Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
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Certificado compartilhável
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Curso 4 de 4 no
Deeplearning.ai Tensorflow Developer
Nível intermediário
Você deve fazer os três primeiros cursos da especialização do Tensorflow e se sentir confortável em codificar em Python e entender a matemática no ensino médio.
Aproximadamente. 14 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, inglês, espanhol, japonês

Laurence Moroney
Instrutor
Advogado da IA, Googlesyllabus – O que você aprenderá com este curso
Sequências e previsão
Olá alunos e bem -vindos a este curso sobre sequências e previsão! Neste curso, vamos dar uma olhada em algumas das considerações únicas envolvidas ao lidar com os dados de séries temporais seqüenciais – onde os valores mudam com o tempo, como a temperatura em um dia específico ou o número de visitantes do seu site. Discutiremos várias metodologias para prever valores futuros nessas séries temporais, com base no que você aprendeu nos cursos anteriores!
Redes neurais profundas para séries temporais
Tendo explorado séries temporais e alguns dos atributos comuns de séries temporais, como tendência e sazonalidade, e depois tendo usado métodos estatísticos para projeção, vamos agora começar a ensinar redes neurais a reconhecer e prever em séries temporais!
Redes neurais recorrentes para séries temporais
Redes neurais recorrentes e redes de memória de curto prazo de longo prazo são realmente úteis para classificar e prever dados seqüenciais. Esta semana vamos explorar usá -los com séries temporais …
Dados de séries temporais do mundo real
No topo dos DNNs e RNNs, vamos também adicionar convoluções e, em seguida, reunir tudo usando uma série de dados do mundo real-uma que mede a atividade da mancha solar ao longo de centenas de anos e ver se podemos prever usá-lo.