콘텐츠
- AI 기계 학습 및 딥 러닝을위한 Tensorflow 소개 (deeplearning.ai 제공)
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 실습 학습의 Tensorflow (deeplearning.ai 제공)
- 컨볼 루션 뉴럴 네트워크 및 Tensorflow (deeplearning.ai 제공)
- GCP에서 Tensorflow를 사용한 이미지 이해 (Google Cloud Platform에서 제공)
- Google Cloud Platform에서 Tensorflow를 사용한 서버리스 기계 학습 (Google Cloud Platform 제공)
- Tensorflow를 사용한 자연어 처리 (deeplearning.ai 제공)
- 결론
테이크 아웃 :
Tensorflow는 ML과 관련된 코드 기능을 나타내고 신경망 및 기타 ML 설정에 사용되는 수학 연산을 시각화하기 위해 ML 엔지니어가 선호하는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다.
Tensorflow는 ML과 관련된 코드 기능을 나타내고 신경망 및 기타 ML 설정에 사용되는 수학 연산을 시각화하기 위해 ML (machine learning) 엔지니어가 선호하는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다.
다음은 Coursera 학습 포털에서 학생들이 Tensorflow 환경을 완전히 이해하도록 안내하는 6 가지 과정입니다.
- AI 기계 학습 및 딥 러닝을위한 Tensorflow 소개 (deeplearning.ai 제공)
- 실습 학습의 Tensorflow (deeplearning.ai 제공)
- 컨볼 루션 뉴럴 네트워크 및 Tensorflow (deeplearning.ai 제공)
- GCP에서 Tensorflow를 사용한 이미지 이해 (Google Cloud Platform에서 제공)
- Google Cloud Platform에서 Tensorflow를 사용한 서버리스 기계 학습 (Google Cloud Platform 제공)
- Tensorflow를 사용한 자연어 처리 (deeplearning.ai 제공)
AI 기계 학습 및 딥 러닝을위한 Tensorflow 소개 (deeplearning.ai 제공)
이 과정은 학생들이 확장 가능한 알고리즘을 구축하는 방법과 딥 러닝이 작동하는 방식을 이해하도록 도와줍니다. 신경망은이 앤드류 응 (Andrew Ng) 전문가의 일부 지식을 활용하여 학생들에게 직장에서 텐서 플로우 원칙을 보여주는이 다각화 된 과정의 초점입니다.
이 과정은 온라인으로 100 % 진행되는 중급 과정으로, 약 4 시간이 소요되며 약 8 시간이 소요됩니다.
학생들은 컴퓨터 비전을위한 신경망을 훈련하고, Tensorflow 모범 사례를 배우고, 컨볼 루션 신경망을 이해하고, Tensorflow를 사용하여 기본 신경망을 구축하는 방법을 배웁니다.
머신 러닝 구성 요소의 이러한 유형의 시각화 및 처리에 대한 종합 가이드입니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
실습 학습의 Tensorflow (deeplearning.ai 제공)
4 가지 모듈로 학생들이 인공 지능 (AI) 응용 프로그램 및 응용 방법을 탐색 할 수 있습니다. 신경망 구축 및 훈련은이 커리큘럼의 일부이며, 학생들은 최첨단 식별 및 분류 기능을 용이하게하기 위해 이미지 처리에 회선을 사용하는 법을 배웁니다.
학생들은 기계가 처리하는 방법을 학습하고 신경망이 입력 데이터를 처리하는 방법을 직접 확인할 수 있습니다.
이 과정에서 실습 요소는 실제 환경에서 이러한 유형의 기술이 작동하는 방식을 보여줍니다. 이 온라인 과정은 한 달 정도 걸리며 중급 과정입니다.
컨볼 루션 뉴럴 네트워크 및 Tensorflow (deeplearning.ai 제공)
이 과정은 머신 러닝 세계의 특정 개념 인 컨볼 루션 신경망에 중점을두고 있으며, CNN은 신경망 내에서 다양한 레이어를 사용하여 이미지 처리를 처리합니다.
스트 라이딩 및 패딩과 같은 기술을 사용하여 이미지를 필터링하고 측량 할 수 있으며, 정보는 시스템을 통해 퍼널 링되어 결국 컴퓨터가 이미지의 객체 또는 다른 측면을 식별하도록 훈련시킵니다.
학생들은 컴퓨터가 정보를 "보는"방법과 효과적인 이미지 처리 및 식별 작업으로 이어지는 특정 작업에 대해 배웁니다.
얼굴 인식, 제품 개발 등을위한 CNN 기능을 구축 및 유지 관리하는 모범 사례를 찾기 위해 줄거리 손실, 과적 합 및 탈락과 같은 다양한 문제에 대해 학습합니다.
전이 학습은이 강의 계획서의 일부가 될 것이며, 학생들은 성공적인 차원의 구성 요소로서 특징 추출 및 특징 선택에 대해 더 배울 것입니다.
이 중급 과정은 모두 온라인 상태이며 4 주 동안 제안 된 과정 시간을 마치려면 약 7 시간이 걸립니다.
GCP에서 Tensorflow를 사용한 이미지 이해 (Google Cloud Platform에서 제공)
이 고급 기계 학습 과정은 Google Cloud를 염두에두고 특별히 설계되었습니다. 이 최고의 환경은 많은 개발자들이 최신의 최고의 ML 프로그램을 제작하는 데 도움이되었습니다.
이 과정은 학생들에게 이미지 분류기를 구성하기위한 다양한 전략을 보여주고 회선 신경망 구축을 이해하는 데 도움이됩니다. 특징 추출 및 선택도이 과정의 초점의 일부이며 학생들은 과적 합 및 관련 문제를 방지하는 방법에 대한 교육을받습니다.
실습 구성 요소에는 기본 SQL, Python 및 Tensorflow에 대한 지식이 필요합니다.
이 과정은 고급 수준에서 100 % 온라인 상태이며 주당 5-7 시간의 제안 된 시간 투자로 완료하는 데 11 시간이 걸립니다.
Google Cloud Platform에서 Tensorflow를 사용한 서버리스 기계 학습 (Google Cloud Platform 제공)
이 과정은 또한 Google Cloud Platform에서 Tensorflow로 작업한다는 아이디어를 활용하지만 다른 유형의 환경에서 머신 러닝을 계획하기 위해 서버리스 컴퓨팅 아이디어를 추가합니다.
서버리스 컴퓨팅에서 기능은 필요에 따라 제공되도록 설계되었습니다. 이 과정은 이러한 유형의 설정에 대한 사용 사례에 대해 이야기하고 학생들이 Tensorflow ML 모델 작성에 참여할 수 있도록합니다. 사전 처리 기능을 이해하고 효율적인 가상화 용량으로 ML 모델을 스핀 업하는 방법을 이해하여 확장 성과 배포에 중점을 둡니다.
이 중급 과정은 모두 온라인 상태이며 완료하는 데 12 시간이 걸리며 권장 시간은 일주일입니다.
Tensorflow를 사용한 자연어 처리 (deeplearning.ai 제공)
Tensorflow 및 기타 기계 학습 도구의 가장 보편적 인 응용 프로그램 중 하나는 NLP (자연 언어 처리)입니다.
이 과정은 학생들에게 언어 단위 태깅 및 신경망이 구조적 예측 모델을 구축하는 데 도움이되는 기타 기술의 태그와 관련된 NLP의 일부 구성 요소에 익숙해 지도록합니다. NLP는 ML의 혜택을 많이 받았으며 학생들은 이러한 기술이 어떻게 작동하는지 직접 볼 수 있습니다.
실습 연구를 통해 학생들은 Tensorflow에 반복 신경 네트워크 및 LSTM을 적용하는 방법 및 토큰 화 및 벡터를 사용하여 처리하는 방법과 같은 실제 문제를 해결합니다.
이 과정은 100 % 온라인 중급 과정으로, 4주의 권장 기간을 마치려면 9 시간이 걸립니다.
결론
이러한 혁신적인 학습 기회를 사용하면 용어뿐만 아니라 Tensorflow를 사용하여 일반적으로 시스템의 빌드를 이해함으로써 ML의 너트와 볼트에 더 잘 연결됩니다.