【한글자막】 Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프

Google의 최신 Tensorflow 2 라이브러리와 Keras를 이용해 딥 러닝을 위하여 Python을 활용하는 방법을 학습 | NumPy, Pandas 포함

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Description

  • Tensorflow와 Keras 집중 강의!

  • Deep learning 인공 신경망 생성 방법 학습!

  • Jupyter Notebook 가이드와 참조하기 쉬운 슬라이드 함께 제공 및 연습 문제 포함!


Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프 과정을 선택해야 하는 이유

본 코스에서는 Google의 최신 TensorFlow 2 프레임워크를 사용하여 Deep Learning을 위한 인공 신경망 생성 방법을 배울 수 있습니다. 본 코스는 Google TensorFlow 2 프레임워크의 복잡한 특징을 이해하기 쉽게 안내해드리는 것을 목표로 합니다.


TensorFlow의 최신 업데이트 사항을 이해하고 Keras API (TensorFlow 2.0 공식 API)를 활용하여 모델을 빠르고 쉽게 구축하는 과정을 집중적으로 살펴볼 것입니다. 본 코스에서는 미래 주택 가격을 예측하거나, 의료 이미지를 분류하고, 미래 판매 데이터를 예측하며, 완전히 새로운 인공 텍스트를 생성하는 등 다양한 모델을 구축할 것입니다.


본 강의는 이론과 실제 구현이 균형을 이룰 수 있도록 설계되었으며, 코드를 위한 완벽 Jupyter Notebook 가이드와 참조하기 쉬운 슬라이드 및 노트를 함께 제공합니다. 새로 배운 기술을 시험해 볼 수 있는 많은 연습 문제도 포함되어 있습니다!


Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프 과정은 이렇게 진행됩니다

  • NumPy 특강

  • Pandas 데이터 분석 특강

  • 데이터 시각화 특강

  • 신경망 기초

  • TensorFlow 기초

  • Keras 구문법 기초

  • 인공 신경망

  • 밀집 연결망

  • 컨볼루션 신경망

  • 순환 신경망

  • 오토인코더

  • GAN - 생산적 대립 신경망

  • 프로덕션에 TensorFlow 배포

  • 그 외 다수


베스트 강사 Jose Portilla의 한마디!

한국 수강생 여러분들 안녕하세요?

"Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프"에 오신 것을 환영합니다!


Machine Learning 을 위한 사용자 친화적 API 표준인 Keras는 모델을 구축하고 교육함에 있어서 중심적인 고급 API가 됩니다. Keras API를 사용하면 TensorFlow 2를 쉽게 시작할 수 있습니다!

무엇보다 Keras가 일부 모델 구축 API (순차, 함수형, 하위 클래스)를 제공하여 여러분의 프로젝트에 적합한 추상화 수준을 선택할 수도 있습니다. TensorFlow의 구현은 즉각적인 반복과 직관적인 디버깅을 위한 신속한 실행을 포함하여 스케일링이 가능한 입력 파이프라인 구축을 위한 tf 데이터 등 향상된 기능을 포함하고 있습니다.


TensorFlow 2를 사용하면 코드 개념과, 모델에서 발행으로까지 이어지는 새로운 아이디어를 쉽게 얻을 수 있습니다. TensorFlow 2.0는 속도나 성능의 저하 없이 최신 모델의 정의와 훈련이 가능한 많은 특성을 통합하기 때문이지요.


Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel, 여기에 당연하게도 Google을 포함한 전 세계 유수의 기업에서 TensorFlow를 사용하고 있습니다!



바로 오늘 Deep Learning 전문가로 거듭나세요!



P.S. 강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)


그럼 강의에서 뵙겠습니다,

감사합니다.


- Jose Portilla


What You Will Learn!

  • 딥 러닝을 위해 TensorFlow 2.0을 사용하는 방법
  • Keras API를 활용하여 Tensorflow 2에서 실행하는 모델을 신속히 구축하는 방법
  • 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용한 이미지 분류 수행하는 방법
  • 의료 이미지에 딥 러닝을 사용하는 방법
  • 순환 신경망(RNN)을 이용해서 시계열 데이터를 예측하는 방법
  • 생성적 대립 신경망(GAN)을 사용해서 이미지를 생성하는 방법
  • 스타일 전환을 위해 딥 러닝을 사용하는 방법
  • RNN 및 자연어 처리를 사용하여 텍스트를 생성하는 방법
  • API를 통한 Tensorflow 모델을 제공하는 방법
  • 가속화된 딥 러닝을 위해 GPU를 사용하는 방법

Who Should Attend!

  • 딥 러닝 및 인공 지능을 위한 TensorFlow 2 학습에 관심이 있는 Python 개발자