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Visão geral

Uma convolução é um filtro que passa por uma imagem, a processa e extrai atributos que têm alguma semelhança na imagem. Uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) é um tipo de rede neural profunda (DNN, na sigla em inglês) aplicada com mais frequência a imagens.

Neste laboratório, você terá acesso a um modelo de classificação de imagens desenvolvido a partir de ferramentas de visão computacional, e depois usará as CNNs para melhorá-lo. Você usará os dados (itens de vestuário) de um conjunto de dados comum chamado Fashion MNIST.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Analisar o modelo inicial
• Adicionar convoluções, coletar dados e definir o modelo
• Compilar e treinar o modelo
• Ver as convoluções e o pooling

Pré-requisitos

Para maximizar seu aprendizado, conclua estes laboratórios antes:

• Introdução à visão computacional com o TensorFlow
• Introdução às convoluções com o TensorFlow

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

2. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

3. Clique em Autorizar.

4. A saída será parecida com esta:

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = <project_ID>

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: para conferir a documentação completa da gcloud, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.

Tarefa 1: ativar os serviços do Google Cloud

• No Cloud Shell, use a gcloud para ativar os serviços usados no laboratório

gcloud services enable \ compute.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ notebooks.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ artifactregistry.googleapis.com \ container.googleapis.com

Isso permite que você execute o treinamento de modelos, a implantação e os jobs de explicação com a Vertex AI.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Ativar os serviços do Google Cloud

Tarefa 2: abrir uma instância de notebook da Vertex

Para este laboratório, já foram provisionados uma instância de notebook da Vertex configurada com o JupyterLab e vários frameworks de machine learning.

Navegue e abra a instância:

1. No console do Cloud, acesse Vertex AI > Workbench.

2. Clique na guia Notebooks gerenciados pelo usuário.

3. Clique em ABRIR O JUPYTERLAB ao lado do nome da instância de notebook pré-provisionada da Vertex. Pode levar alguns minutos para a opção ABRIR O JUPYTERLAB aparecer.

Tarefa 3: navegar até o notebook do laboratório

1. No notebook da Vertex, navegue até o seguinte diretório:

training-data-analyst/self-paced-labs/learning-tensorflow/convolutional-neural-networks/

2. Abra CLS_Vertex_AI_CNN_fmnist.ipynb.

3. Continue o laboratório no notebook e execute cada célula. Para isso, clique no ícone Executar () na parte de cima da tela. Você também pode pressionar SHIFT + ENTER para executar o código na célula.

Leia o conteúdo para entender o que está ocorrendo em cada célula.

Para conferir o status do treinamento e da implantação na Vertex AI, siga as instruções no notebook ilustrativo.

Acompanhe o progresso no notebook

Crie um bucket do Cloud Storage

Clique em Verificar meu progresso para saber se o bucket foi criado. Criar um bucket do Cloud Storage

Treine o modelo na Vertex AI

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Treinar o modelo na Vertex AI

Implante o modelo

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Implantar o modelo

Parabéns!

Chegamos ao fim do laboratório autoguiado "Classificar imagens com as redes neurais convolucionais do TensorFlow". Você iniciou o notebook e conheceu as convoluções e o pooling.

Próximas etapas / Saiba mais

• Saiba mais sobre as redes neurais convolucionais do TensorFlow.
• Leia sobre Produzir arte com uma rede neural convolucional (em inglês).
• Saiba como a IA está sendo usada em Como a Moorfields está usando o AutoML para permitir que os médicos desenvolvam soluções de machine learning ou Como a IA do Google Cloud impulsionou a colaboração da equipe, o desenvolvimento de jogos e o alcance do consumidor da Netmarble.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 28 de fevereiro de 2024

Laboratório testado em 28 de fevereiro de 2024

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