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Google Cloud Training

이 과정에서는 TensorFlow 2.x 입력 데이터 파이프라인 빌드, TensorFlow 2.x 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성, 전문 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

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What's inside

Syllabus

Module 0: 과정 소개
이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.
Module 1: TensorFlow 생태계 소개
이 모듈에서는 TensorFlow 프레임워크를 소개하고 기본 구성요소와 전체적인 API 계층 구조를 미리 살펴봅니다.
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Module 2: 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드
데이터는 머신러닝 모델에서 중요한 구성요소입니다. 적절한 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 필요에 따라 데이터를 정리, 분석, 변환하는 적절한 프로세스도 마련해야 모델이 데이터의 신호를 최대한 활용할 수 있습니다. 이 모듈에서는 tf.data를 사용한 대규모 데이터 세트 학습, 인메모리 파일 사용, 학습을 위해 데이터를 준비하는 방법을 다룹니다. 그런 다음 임베딩에 대해 알아보고 tf.keras 사전 처리 레이어로 데이터를 확장하는 방법을 간략히 살펴보며 마무리합니다.
Module 3: TensorFlow 및 Keras API로 신경망 빌드
이 모듈에서는 활성화 함수에 대해 다루며 심층신경망에서 데이터의 비선형성을 캡처하는 데 이 함수가 얼마나 중요한지 알아봅니다. 그런 다음 Keras Sequential 및 Functional API를 사용하는 심층신경망에 대해 간략히 살펴봅니다. 이어서 모델 빌드의 유연성을 높여주는 모델 서브클래스화에 대해 설명합니다. 마지막으로 정규화에 대한 수업으로 모듈을 마무리합니다.
Module 4: Vertex AI를 사용한 규모에 맞춘 학습
이 모듈에서는 Vertex AI를 사용해 TensorFlow 모델을 규모에 따라 학습시키는 방법을 설명합니다.
Module 5: 요약
이 모듈은 TensorFlow on Google Cloud 과정의 요약입니다.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
데이터 입력을 처리하는 기초부터 시작하여 모델 학습 및 배포까지의 전체 파이프라인을 다루므로 머신러닝 파이프라인의 전반적인 개요를 갖추고자 하는 학습자에게 적합합니다
TensorFlow 2.x 및 Keras를 사용하여 모델을 구축하며 Vertex AI를 사용하여 규모에 따라 학습시키는 방법을 학습하기 때문에 구글 클라우드 플랫폼의 머신러닝 기능을 활용하는 데 관심이 있는 학습자에게 적합합니다
데이터 파이프라인 설계, 모델 구축, 모델 평가, 배포와 같은 주요 머신러닝 개념을 다루기 때문에 기본적인 머신러닝 지식과 경험이 있는데 이를 강화하거나 업그레이드하고자 하는 학습자에게 적합합니다
입문자를 대상으로 하지 않으므로 머신러닝 파이프라인이나 TensorFlow에 대해 사전 지식이 있는 학습자에게 적합합니다

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in TensorFlow on Google Cloud - 한국어 with these activities:
온라인 강의 소개 및 목차 검토
코스의 전반적인 흐름과 주요 개념을 파악하는 데 도움이 됩니다.
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  • 온라인 강의 소개 강의 시청
  • 과정 목차 검토
멘토 찾기
경험이 풍부한 TensorFlow 사용자로부터 지도와 조언을 받을 멘토를 찾으세요.
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  • TensorFlow 커뮤니티 포럼 및 미팅에서 잠재적인 멘토 식별
  • 링크드인 및 기타 전문 네트워킹 플랫폼 활용
  • 지역 TensorFlow 사용자 그룹에 참여
Keras 및 TensorFlow를 이용한 심층 신경망 튜토리얼
이 튜토리얼을 통해 Keras와 TensorFlow를 사용하여 심층 신경망 구축하는 데 필요한 기술을 습득하세요.
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  • 심층 신경망 구조 및 레이어 유형에 대해 배우기
  • Keras 및 TensorFlow를 사용하여 심층 신경망 구현
  • 모델 최적화 및 평가 기법 익히기
Five other activities
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입력 데이터 파이프라인 구축 연습 문제
이 연습 문제를 풀면 대규모 데이터 세트를 처리하고 효율적인 입력 데이터 파이프라인을 구축하는 기술을 연마할 수 있습니다.
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  • tf.data를 사용하여 대용량 데이터 세트 로드 및 전처리
  • 배치 크기 및 버퍼 크기 최적화
Keras를 사용한 심층신경망 튜토리얼 탐구
Keras를 사용하여 심층신경망을 구축하고 훈련하는 방법에 대한 지식을 심화하는 데 도움이 됩니다.
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  • Keras 심층신경망 튜토리얼 찾기
  • 튜토리얼의 지침에 따라 심층신경망 구축 및 훈련
학습 그룹: ML 모델 최적화 전략 공유
이 그룹 활동을 통해 다른 학생들과 아이디어와 전략을 공유하고 ML 모델 최적화 방법에 대한 지식을 확장할 수 있습니다.
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  • ML 모델 최적화를 위한 다른 기법 조사
  • 최적화 전략 공유 및 토론
TensorFlow 커뮤니티 참여
TensorFlow 오픈 소스 커뮤니티에 참여하여 다른 TensorFlow 사용자들과 연결하고 배우세요.
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  • TensorFlow 포럼에 질문 게시
  • TensorFlow 이슈 추적 시스템에서 버그 보고 및 기능 제안
  • TensorFlow 프로젝트에 대한 질문 및 답변
사례 연구: TensorFlow를 사용한 맞춤 머신러닝 모델 개발
이 프로젝트를 통해 실제 사례에 TensorFlow를 적용하여 맞춤 머신러닝 모델을 개발하고 배포하는 경험을 얻을 수 있습니다.
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  • 사례 연구 문제 정의 및 데이터 수집
  • 모델 구축, 훈련 및 평가
  • 모델 배포 및 모니터링

Career center

Learners who complete TensorFlow on Google Cloud - 한국어 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineers design and build artificial intelligence systems. They work with data scientists and machine learning engineers to develop and deploy artificial intelligence models. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as an Artificial Intelligence Engineer.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design and build machine learning models. They work closely with data scientists to identify and solve business problems using machine learning. TensorFlow is a popular open-source machine learning library, and this course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Machine Learning Engineer. This course covers topics such as building input data pipelines, designing and building ML models, improving the accuracy of ML models, writing ML models for extended use cases, and writing expert ML models.
Machine Learning Architect
Machine Learning Architects design and build machine learning systems. They work with data scientists and machine learning engineers to develop and deploy machine learning models. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Machine Learning Architect.
Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineers design and build deep learning models. They work with data scientists and machine learning engineers to develop and deploy deep learning models. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Deep Learning Engineer.
Data Scientist
Data Scientists use scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Data Scientist.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, test, deploy, and maintain software systems. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Software Engineer.
IT Consultant
IT Consultants provide advice and guidance on the use of information technology. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as an IT Consultant.
Product Manager
Product Managers develop and manage products. They work with engineers and designers to develop and launch new products. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Product Manager.
Data Engineer
Data Engineers design and build data pipelines. They work with data scientists and data analysts to develop and deploy data pipelines. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Data Engineer.
Cloud Architect
Cloud Architects design and build cloud computing systems. They work with cloud engineers to develop and deploy cloud computing applications. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Cloud Architect.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical methods to analyze data and make investment decisions. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Quantitative Analyst.
Technical Writer
Technical Writers create and maintain documentation for software and hardware products. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Technical Writer.
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Statistician.
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, analyze, and interpret data to help businesses make informed decisions. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Data Analyst.
Business Analyst
Business Analysts analyze business processes and identify opportunities for improvement. This course will provide you with the skills you need to use TensorFlow to build and deploy machine learning models on Google Cloud. This course will help you build a foundation in TensorFlow and machine learning that will be valuable in a career as a Business Analyst.

Reading list

We've selected nine books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in TensorFlow on Google Cloud - 한국어.
이 책은 TensorFlow 2.0에 대한 종합적인 참조서로, 신경망, 자연어 처리, 이미지 인식 등 광범위한 머신러닝 작업에 대한 실질적인 솔루션을 제공합니다.
이 책은 머신러닝 및 딥러닝에 대한 완벽한 가이드로, TensorFlow 및 Keras와 같은 프레임워크를 사용하여 모델을 구축하는 방법을 다룹니다.
이 책은 TensorFlow 2.0을 사용한 딥러닝 문제 해결을 위한 레시피 모음으로, 이미지 분류, 자연어 처리, 강화 학습 등 다양한 주제를 다룹니다.
이 책은 머신러닝의 기본 개념과 TensorFlow를 사용한 구현을 다룹니다.
이 책은 머신러닝 및 딥러닝에 대한 완벽한 가이드로, TensorFlow 및 Keras와 같은 프레임워크를 사용하여 모델을 구축하는 방법을 다룹니다.
이 책은 TensorFlow 1.x을 사용한 딥러닝 문제 해결을 위한 레시피 모음으로, 이미지 분류, 자연어 처리, 강화 학습 등 다양한 주제를 다룹니다.

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