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Dr Kevin Webster
TensorFlow 2 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다!
이 과정에서는 순차 API를 사용한 모델 구축, 훈련, 평가 및 예측, 모델 검증, 정규화, 콜백 구현, 모델 저장 및 로딩 등 Tensorflow를 사용하여 딥 러닝 모델을 개발하기 위한 완벽한 엔드-투-엔드 워크플로우를 배우게 됩니다.
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이 과정에서는 순차 API를 사용한 모델 구축, 훈련, 평가 및 예측, 모델 검증, 정규화, 콜백 구현, 모델 저장 및 로딩 등 Tensorflow를 사용하여 딥 러닝 모델을 개발하기 위한 완벽한 엔드-투-엔드 워크플로우를 배우게 됩니다.
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이 과정에서는 순차 API를 사용한 모델 구축, 훈련, 평가 및 예측, 모델 검증, 정규화, 콜백 구현, 모델 저장 및 로딩 등 Tensorflow를 사용하여 딥 러닝 모델을 개발하기 위한 완벽한 엔드-투-엔드 워크플로우를 배우게 됩니다.
배운 개념을 실용적인 실습형 코딩 자습서에서 바로 연습할 것이며 이는 대학원 조교에게 안내를 받게 될 것입니다. 또한 기술을 통합할 수 있는 일련의 자동 채점 프로그래밍 과제가 있습니다.\n\n과정이 끝나면 이미지 분류기 딥 러닝 모델을 처음부터 개발하는 Capstone 프로젝트에 많은 개념을 통합할 것입니다.
Tensorflow는 오픈 소스 머신 라이브러리이며 딥 러닝에 가장 널리 사용되는 프레임워크 중 하나입니다. Tensorflow 2의 출시는 초심자에서 고급 수준에 이르기까지 모든 사용자의 사용 편의성에 중점을 둔 제품 개발의 단계적 변화를 나타냅니다. 이 과정은 Tensorflow 1.x에 대한 경험이 있는 사용자뿐만 아니라 경험이 없는 사용자 모두를 대상으로 합니다.
이 과정에서 성공하기 위해서는 파이썬 프로그래밍 언어(이 과정에서는 파이썬 3 사용), 일반적인 머신 러닝 개념(예: 과적합/과소적합, 지도 학습 작업, 검증, 정규화 및 모델 선택), 전형적인 모델 아키텍처(MLP/피드포워드 및 컨볼루션 신경망), 활성화 함수, 출력 레이어 및 최적화를 포함한 딥 러닝 분야의 실무 지식을 갖추고 있어야 합니다.
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What's inside
Syllabus
TensorFlow 소개
TensorFlow는 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나이며 오늘날 모든 수준의 연구원과 전문가 사이에서 널리 사용됩니다. 이번 주에는 Coursera 플랫폼에서 TensorFlow 사용을 시작하고 과정 구조에 익숙해지는 훈련을 할 것입니다. 또한 Google Colab을 포함하여 TensorFlow에서 딥 러닝 모델을 개발할 때 유용한 리소스에 대해서도 배우게 됩니다. 이번 주는 과정의 다음 주에 TensorFlow에 진입할 수 있도록 실제로 모든 것을 설정하는 것입니다.
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Syllabus
TensorFlow 소개
TensorFlow는 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나이며 오늘날 모든 수준의 연구원과 전문가 사이에서 널리 사용됩니다. 이번 주에는 Coursera 플랫폼에서 TensorFlow 사용을 시작하고 과정 구조에 익숙해지는 훈련을 할 것입니다. 또한 Google Colab을 포함하여 TensorFlow에서 딥 러닝 모델을 개발할 때 유용한 리소스에 대해서도 배우게 됩니다. 이번 주는 과정의 다음 주에 TensorFlow에 진입할 수 있도록 실제로 모든 것을 설정하는 것입니다.
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순차 모델 API
TensorFlow에서 딥 러닝 모델을 구축하고 적용하는 방법에는 높은 수준의 빠르고 사용하기 쉬운 API부터 낮은 수준의 작업에 이르기까지 여러 가지가 있습니다. 이번 주에는 딥 러닝 모델에서 빠르게 구축, 훈련, 평가 및 예측하기 위해 고급 Keras API를 사용하는 방법을 배웁니다. 이번 주 프로그래밍 과제는 이 모든 것을 실제로 적용하고 MNIST의 필기 영상 데이터 세트에서 처음부터 이미지 분류 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.
검증, 정규화 및 콜백
모델 검증 및 선택은 과적합을 방지하고 일반화를 개선하는 데 도움이 되는 모든 머신 러닝 모델 개발을 개발하는 데 필수적인 부분입니다. 이번 주에는 훈련 실행에서 검증 데이터 세트를 사용하고 모델에 정규화 기술을 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 콜백을 사용하여 성능을 모니터링하고 지정된 기준에 따라 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 이번 주 프로그래밍 과제에서는 잘 알려진 Iris 데이터 세트에서 모델 검증 및 정규화를 실행합니다.
모델 저장 및 로드
딥 러닝 모델 개발의 일부로 지정하려는 특정 기준에 따라 TensorFlow 모델을 저장하고 로드할 수 있어야 합니다. 이번 주에는 콜백을 사용하여 모델을 저장하는 방법, 수동 저장 및 로드, 가중치만 저장하는 것을 포함하여 모델을 저장할 때 사용할 수 있는 옵션을 배우게 됩니다. 또한 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 로드하고 사용하는 방법을 연습합니다. 이번 주 프로그래밍 과제에서는 위성 이미지로 훈련된 모델에 대한 유연한 모델 저장 및 로드 구현을 작성합니다.
Capstone 프로젝트
이 과정에서는 Tensorflow에서 딥 러닝 모델을 개발하기 위한 엔드-투-엔드 워크플로우를 배웠습니다. Capstone 프로젝트는 스트리트 뷰 집 번호의 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트에 대한 딥 러닝 분류기를 개발하기 위해 모든 지식을 결합할 수 있는 기회를 제공합니다.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Covers image classification, which is standard in the computer vision domain
Emphasizes hands-on practice through practical coding tutorials and assignments
Provides various ways to build, train, and evaluate TensorFlow models using both high-level APIs and low-level operations
Covers essential concepts for model development such as validation, regularization, and callbacks
Includes a capstone project that involves building a deep learning model for image classification
Prereq: Experience with TensorFlow 1.x or no prior experience is required
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TensorFlow 자료 모음을 만들면 유용한 리소스와 도구를 한 곳에 모아 학습에 활용할 수 있습니다.
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리소스 정리 및 분류
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텐서플로우 2 최신 책 리뷰
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이 책 리뷰에서는 TensorFlow 2의 주요 개념과 특징에 대해 알아보고 코스에서 다루는 주제를 미리 예습하는 데 도움이 됩니다.
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인트로덕션 및 TensorFlow 기본 사항 챕터 읽기
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신경망에 대한 챕터 읽기
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TensorFlow를 사용한 이미지 분류 모델 구축
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리뷰에 대해 간단한 요약 작성
온라인 튜토리얼 및 코스 탐구하기
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온라인 튜토리얼과 코스는 TensorFlow 기술을 확장하고 학습한 개념을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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코딩 연습 문제 풀기
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코딩 연습 문제를 풀어보면 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하고 훈련하는 방법에 대한 실습 경험을 쌓을 수 있습니다.
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연습 문제 그룹에 참여하면 다른 학생들과 협력하여 문제를 해결하고 학습한 내용을 강화할 수 있습니다.
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학습 관리 시스템 또는 온라인 포럼에서 연습 문제 그룹 찾기
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그룹에 가입 및 소개하기
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이미지 분류 프로젝트 시작하기
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이미지 분류 프로젝트를 시작하면 TensorFlow에서 딥 러닝 모델을 구축하고 훈련하는 방법에 대한 실습적 이해를 얻을 수 있습니다.
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데이터셋 선택 및 수집
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Career center
Learners who complete TensorFlow 2 시작하기 will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, build, and deploy machine learning models. They work with data scientists to identify business problems that can be solved with machine learning, and then they develop and implement the models that solve those problems. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for solving complex problems. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Machine Learning Engineer.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists analyze large datasets to uncover patterns, trends, and other useful information. They use their findings to help businesses make better decisions, develop new products, and improve customer service. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Data Scientist.
Software Engineer
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Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for developing complex software applications. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Software Engineer.
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineers design, develop, and maintain artificial intelligence systems. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for developing complex artificial intelligence systems. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Artificial Intelligence Engineer.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. They use their findings to help businesses make better decisions, develop new products, and improve customer service. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Data Analyst.
Natural Language Processing Engineer
Natural Language Processing Engineer
Natural Language Processing Engineers design, develop, and maintain natural language processing systems. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for developing complex natural language processing systems. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Natural Language Processing Engineer.
Computer Vision Engineer
Computer Vision Engineer
Computer Vision Engineers design, develop, and maintain computer vision systems. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for developing complex computer vision systems. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Computer Vision Engineer.
Speech Recognition Engineer
Speech Recognition Engineer
Speech Recognition Engineers design, develop, and maintain speech recognition systems. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for developing complex speech recognition systems. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Speech Recognition Engineer.
Actuary
Actuary
Actuaries use mathematics to assess risk and make financial decisions. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large insurance datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Actuary.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical models to solve complex problems. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for solving complex optimization problems. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Operations Research Analyst.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use data to evaluate investments and make recommendations to clients. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large financial datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Financial Analyst.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematics and statistics to analyze financial data. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large financial datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Quantitative Analyst.
Business Intelligence Analyst
Business Intelligence Analyst
Business Intelligence Analysts use data to identify trends and patterns. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large business datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Business Intelligence Analyst.
Bioinformatics Scientist
Bioinformatics Scientist
Bioinformatics Scientists use computational methods to analyze biological data. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large biological datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Bioinformatics Scientist.
Data Warehouse Architect
Data Warehouse Architect
Data Warehouse Architects design and build data warehouses. They work with a variety of programming languages and technologies, including TensorFlow 2. TensorFlow 2 is a popular library for deep learning, a type of machine learning that is well-suited for analyzing large datasets. This course provides a comprehensive introduction to TensorFlow 2, including how to build, train, and evaluate deep learning models. Taking this course can help you develop the skills needed to become a successful Data Warehouse Architect.
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이 책은 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하고 구현하는 데 초점을 맞춥니다. Keras와 TensorFlow를 포함한 다양한 도구와 라이브러리를 다룹니다.
이 책은 Tensorflow 2.0의 호환성, 즉각성, 유연성을 소개합니다. 딥러닝의 배경 지식이 없어도 초보자를 위한 완벽한 안내서입니다.
이 책은 Scikit-Learn, Keras, TensorFlow와 같은 인기 있는 머신 러닝 라이브러리의 실제적 사용을 다룹니다.
이 책은 다양한 머신 러닝 문제를 해결하기 위한 TensorFlow 조리법 모음을 제공합니다. TensorFlow 사용에 대한 실용적인 지침을 제공합니다.
이 책은 추천 시스템을 위한 TensorFlow 사용을 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 깊은 학습을 포함한 다양한 기술을 다룹니다.
이 책은 머신러닝에 사용되는 수학적 개념을 다룹니다. 이 과정에서 다루는 기술을 이해하는 데 필요한 기반 지식을 제공할 수 있습니다.
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