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课程主页: https://www.udemy.com/course/best-keras-api-tensorflow-20/
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以下是对Coursera课程 【한글자막】 TensorFlow 2.0: 딥러닝 모델 구현 마스터 패키지 的中文内容总结： 本课程旨在教授学员如何使用TensorFlow 2.0的最新特性来简化深度学习模型的开发与维护。课程将深入讲解核心神经网络模型的构建、训练及实际部署方法，并介绍如何利用TensorFlow Extended (TFX) 构建自定义数据管道。 **课程亮点：** * **TensorFlow 2.0 最新功能：** 重点介绍TensorFlow 2.0带来的简化功能，使复杂的神经网络概念更易于理解和实践。 * **端到端模型开发：** 涵盖从神经网络建模、实际数据训练，到模型部署和上线运营的全过程。 * **核心神经网络模型：** 学习ANN、CNN、RNN等常用深度学习模型，并通过狗猫分类的迁移学习应用实例进行实操。 * **强化学习实践：** 利用Deep Q-Learning神经网络构建股票交易机器人。 * **TFX 数据管道构建：** 学习使用TFX处理数据、构建自定义数据管道，包括数据验证和数据预处理。 * **API 开发与部署：** 通过Flask构建时尚API，并使用TensorFlow Serving构建可处理海量请求的图像分类API。 * **分布式训练：** 学习利用多GPU和TensorFlow 2.0库进行分布式训练。 **课程结构：** * **第一部分：** TensorFlow 2.0 基础概念与语法。 * **第二部分：** 深度学习模型深入学习与实践（ANN, CNN, RNN，迁移学习）。 * **第三部分：** 强化学习实战（股票交易机器人）。 * **第四部分：** TFX数据管道构建与API部署（数据验证、预处理、Flask API、TensorFlow Serving）。 * **第五部分：** 分布式训练。 **课程目标：** 通过本课程，学员将全面掌握TensorFlow 2.0的核心功能、各类神经网络模型的实现方法、数据管道的构建技巧以及模型的部署与扩展，为实际的深度学习项目做好准备。 **讲师团队：**Ligency Team，拥有丰富的深度学习教学经验。 **温馨提示：** 课程中的问答环节请使用英语提问，以便讲师团队及时回复。
모델 개발 및 유지 보수 프로세스를 단순화해주는 TensorFlow 2.0의 최신 기능들TensorFlow 2.0을 통해 핵심적인 신경망 모델들을 학습시키고, 실제 서비스로 운영하는 방법TensorFlow Extended(TFX)로 자신만의 데이터 파이프라인을 구축하는 법-[딥러닝과 TensorFlow 2.0 최신 기술 총집합]최근 출시된 TensorFlow 2.0은 딥러닝 모델 개발 및 유지 관리 프로세스를 단순화하는 많은 기능을 도입했습니다. 이러한 기능 추가 덕분에 신경망의 복잡한 개념을 단순화하여 쉽게 이해할 수 있도록 교육할 수 있게 됐고, 실제 현업에서는 모델들을 훨씬 더 잘 이해하고 유지 보수 하기가 쉬워졌습니다.이 코스에서는 이러한 TensorFlow 2.0의 추가된 기능들을 통해 딥러닝 최신 모델들을 실제로 구현하는 법에 대해 학습합니다. 신경망 모델링부터, 실제 데이터를 통해 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 배포하여 서비스로 운영하는 과정까지 모든 주제를 다룹니다.[TensorFlow 2.0 최신 기능 학습과 신경망 모델 구현을 위한 최적의 커리큘럼]본 강의는 TensorFlow 2.0을 이용해 각종 딥러닝 신경망 모델을 구현하는 과정에서 가장 직관적으로 이해하기 쉽게 설명합니다. 본 코스는 아래의 내용으로 구성되어 있습니다.파트 1: 코스 전체에서 사용할 기술 스택과 TensorFlow 2.0 라이브러리의 기본 개념 및 구문에 대해 학습합니다파트 2: 딥러닝 모델들에 대해 깊이 있게 학습합니다. ANN, CNN, RNN 등 대표적인 딥러닝 모델들에 대해 학습합니다. 신경망 모델을 개와 고양이 데이터로 학습시켜 분류를 하기 위한 전이 학습 응용 프로그램을 실제로 만들어봅니다.파트 3: 강화학습, 특히 Deep Q-Learning 신경망을 사용하여 자신만의 주식 거래 봇을 만드는 과정을 실습해봅니다.파트 4: TensorFlow Extended(TFX)의 모든것을 배웁니다. 데이터를 직접 다루고, 자신만의 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 방법을 배웁니다. TensorFlow에 내장된 데이터 유효성 검사 라이브러리를 통해 데이터셋에 이상이 있는지 확인하는 방법을 배운 뒤, TensorFlow 변환 라이브러리로 자신만의 데이터 전처리 파이프라인을 구축합니다.파트 4에서는 Flask를 사용하여 패션 API를 만드는 실습도 진행합니다. 실습을 통해 인터넷 환경에서 모델을 요청하는 방법에 대해 잘 이해하게 됩니다. 이후에 TensorFlow 서빙 라이브러리를 사용하여 수백만 개 이상의 요청을 처리할 수 있는 이미지 분류 API를 만들어봅니다.파트 5: 여러개의 GPU나 TensorFlow 2.0 라이브러리를 활용해 실제 서버를 사용하여 분산학습 시키는 방법을 배웁니다.위 내용을 통해 TensorFlow 2.0의 주요 기능들과, 신경망 모델의 구현 및 데이터 파이프라인 구축에 대한 모든 것을 학습하실 수 있습니다.[200만 수강생의 데이터 사이언스 학습을 도운 Ligency Team의 한 마디]한국 수강생 여러분 안녕하세요!전문 데이터 사이언티스트들로 구성된 교육 기관, Ligency Team입니다.저희의 [TensorFlow 2.0: 딥러닝 모델 구현 마스터 패키지] 코스에 오신 것을 환영합니다!딥 러닝은 인공 지능에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 지난 몇 년 간, 가장 단순한 딥 러닝 모델 조차도 매우 어렵고 복잡한 작업을 해낼 수 있다는 것이 입증되었습니다. 이제 딥 러닝은 단순한 유행어였던 시기를 지나, 제품을 개선하는 데에서도 엄청난 성능과 잠재력을 보여주고 있습니다.이 코스는 신경망을 모델링하고 학습시키는 것부터 실제 운영하기까지의 모든 주제를 다룹니다. 딥러닝 모델에 대한 학습이 필요하신 분들은 이 코스를 통해 많은 도움을 얻을 수 있습니다.강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q & A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다.:)이외에 더 자세한 내용은 강의에서 더 자세히 알려드리겠습니다.강의에서 만나요!- Ligency Team
