Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는
‘합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks) in TensorFlow‘ 과정에 대해 소개하고, 이 과정을 추천하고자 합니다. 이 과정은 소프트웨어 개발자들을 위해 설계되었으며, AI 기반 알고리즘을 만들기 위한 기초와 고급 기술을 배울 수 있습니다.
이 과정은 deeplearning.ai의 TensorFlow 전문화 과정 중 두 번째 과정으로, 이미지 분류를 위한 심층 학습 모델을 개선하는 다양한 기술을 배울 수 있습니다. 이 과정의 주요 주제는 다음과 같습니다.
1. **더 큰 데이터셋 탐색하기**: 첫 번째 과정에서는 TensorFlow와 기본 이미지 분류의 개요를 배웠습니다. 이번 과정에서는 실제 데이터로 ConvNet을 더욱 깊이 활용하며, Kaggle Challenge에서 다뤘던 고양이와 개의 데이터셋을 사용할 것입니다.
2. **과적합 방지를 위한 데이터 증강**: 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하게 되는 현상을 방지하기 위해, 이미지 증강을 통한 데이터 다양성 확장을 배우게 됩니다.
3. **전이 학습**: 큰 데이터셋이나 컴퓨팅 파워에 의존하지 않고, 다른 사람들이 훈련한 모델을 활용하여 자신만의 상황에 맞게 적용하는 방법을 배웁니다.
4. **다중 클래스 분류**: 마지막으로, 이진 분류를 넘어 여러 고양이와 개를 분류하는 방법을 배우게 됩니다. 이를 통해 흥미로운 고급 주제로 넘어갈 수 있는 기회를 제공합니다.
이 과정은 TensorFlow의 가장 중요한 기능을 활용하여 실제 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 다룹니다. 역사적인 데이터셋을 사용해 다양한 알고리즘을 실험하며 실습할 수 있어 매우 추천합니다. 또한 우수한 강사진과 함께할 수 있어 학습의 깊이가 다릅니다.
가장 큰 장점은 이미지 분류에 관한 깊이 있는 이해를 제공한다는 점입니다. 실제 데이터셋을 사용하면서 이론과 실습을 동시에 할 수 있어 매우 유익한 경험이었습니다.
따라서 AI와 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 이 과정을 강력히 추천드립니다! 여러분의 머신러닝 여정에 큰 도움이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow