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Domine seu caminho

Para se tornar um especialista em aprendizado de máquina, primeiro você precisa de uma base sólida em quatro áreas de aprendizado : codificação, matemática, teoria de ML e como construir seu próprio projeto de ML do início ao fim.

Comece com os currículos selecionados do TensorFlow para aprimorar essas quatro habilidades ou escolha seu próprio caminho de aprendizagem explorando nossa biblioteca de recursos abaixo.

As quatro áreas da educação em aprendizado de máquina

Ao iniciar sua trajetória educacional, é importante primeiro entender como aprender ML. Dividimos o processo de aprendizagem em quatro áreas de conhecimento, com cada área fornecendo uma peça fundamental do quebra-cabeça do ML. Para ajudá-lo em seu caminho, identificamos livros, vídeos e cursos online que irão aprimorar suas habilidades e prepará-lo para usar o ML em seus projetos. Comece com nossos currículos guiados projetados para aumentar seu conhecimento ou escolha seu próprio caminho explorando nossa biblioteca de recursos.

Habilidades de codificação: construir modelos de ML envolve muito mais do que apenas conhecer conceitos de ML – requer codificação para fazer o gerenciamento de dados, ajuste de parâmetros e análise de resultados necessários para testar e otimizar seu modelo.
Matemática e estatísticas: ML é uma disciplina matemática pesada, portanto, se você planeja modificar modelos de ML ou construir novos do zero, a familiaridade com os conceitos matemáticos subjacentes é crucial para o processo.
Teoria de ML: conhecer os fundamentos da teoria de ML lhe dará uma base para construir e o ajudará a solucionar problemas quando algo der errado.
Crie seus próprios projetos: obter experiência prática com ML é a melhor maneira de testar seu conhecimento, então não tenha medo de mergulhar cedo com um simples colab ou tutorial para praticar.

Para iniciantes

Noções básicas de aprendizado de máquina com TensorFlow

Aprenda o básico do ML com esta coleção de livros e cursos online. Você será apresentado ao ML e guiado pelo aprendizado profundo usando o TensorFlow 2.0. Então você terá a oportunidade de praticar o que aprendeu com tutoriais para iniciantes.

Para nível intermediário e especialistas

Aprendizado de máquina teórico e avançado com TensorFlow

Depois de compreender os fundamentos do aprendizado de máquina, leve suas habilidades para o próximo nível, mergulhando na compreensão teórica das redes neurais, no aprendizado profundo e melhorando seu conhecimento dos conceitos matemáticos subjacentes.

Para iniciantes

TensorFlow para desenvolvimento JavaScript

Aprenda os fundamentos do desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina em JavaScript e como implantá-los diretamente no navegador. Você receberá uma introdução de alto nível sobre aprendizado profundo e como começar a usar o TensorFlow.js por meio de exercícios práticos.