Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/getting-started-with-tensor-flow2
과정 개요
‘텐서플로우 2 시작하기’ 과정은 딥러닝 모델을 개발하는 완전한 엔드 투 엔드 워크플로우를 배울 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 이 과정에서는 Sequential API를 사용하는 모델 구축, 훈련, 평가 및 예측 방법을 배우며, 정규화 기법과 콜백을 구현하고 모델을 저장하고 로딩하는 방법에 대해 다룹니다. 실제 코딩 튜토리얼을 통해 배운 개념을 바로바로 적용해 볼 수 있습니다.
커리큘럼
- 텐서플로우 소개: 텐서플로우는 오늘날 연구자와 전문가들 사이에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 라이브러리 중 하나입니다. 첫 주에는 Coursera 플랫폼에서 텐서플로우를 사용하는 방법을 배우고, 딥러닝 모델 개발에 유용한 자원에 대해 알아봅니다.
- Sequential 모델 API: 높은 수준의 Keras API를 사용하여 딥러닝 모델을 빠르게 구축하고 훈련, 평가, 예측하는 방법을 배우게 됩니다. 프로그래밍 과제를 통해 MNIST 데이터셋을 사용해 이미지 분류 모델을 직접 개발할 것입니다.
- 검증, 정규화 및 콜백: 모델 검증은 머신러닝 모델 개발에서 필수적인 과정으로, 오버피팅을 방지하고 일반화를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 주에서는 검증 데이터셋을 사용하는 방법과 정규화 기술을 적용하며, 콜백을 통해 성능을 모니터링하고 특정 기준에 따라 행동하는 법을 배우게 됩니다. 아이리스 데이터셋을 사용해 모델 검증과 정규화를 직접 실습할 예정입니다.
- 모델 저장 및 로딩: 딥러닝 모델 개발에 있어 모델을 저장하고 로딩하는 방법은 매우 중요합니다. 이 주에서는 콜백을 이용한 자동 저장, 수동 저장 및 로딩하는 방법에 대해 배웁니다. 위성 이미지 데이터셋을 사용한 프로그래밍 과제에서는 유연한 모델 저장 및 로딩 구현을 해보게 됩니다.
- 캡스톤 프로젝트: 전체 과정을 마친 후, 라벨링된 이미지 데이터셋을 사용해 딥러닝 분류기를 개발하는 캡스톤 프로젝트를 통해 배운 모든 지식을 적용할 수 있습니다.
추천 이유
이 과정은 딥러닝을 시작하고자 하는 모든 분들, 특히 TensorFlow를 통해 실제 위상인 딥러닝 모델을 만들고자 하는 분들에게 강력히 추천합니다. 실습 중심의 교육 방식 덕분에 이론을 배운 후 즉각적으로 실력을 쌓을 수 있습니다. 또한, 각 주차마다 진행되는 프로그래밍 과제를 통해 경험을 쌓고 배운 내용을 실전에 적용할 수 있는 기회를 가집니다.
이 과정으로 딥러닝 모델 개발의 기본을 충분히 다진 뒤, 더 깊이 있는 학습으로 나아가 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/getting-started-with-tensor-flow2