Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/customising-models-tensorflow2
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Customising your models with TensorFlow 2” 과정을 소개하고 리뷰해보려 합니다. 이 과정은 TensorFlow에 대한 지식을 깊이 있게 다질 수 있는 기회를 제공합니다. 모델 커스터마이징 및 워크플로우 개발에 필요한 다양한 기술을 배울 수 있습니다.
이 과정의 강의 내용은 다음과 같습니다:
1. **Keras Functional API**: 이 주에서는 다양한 입력 및 출력을 가진 유연한 모델 아키텍처 개발을 위한 Keras Functional API 사용법을 배웁니다. 또한 텐서와 변수, 모델 내에서 내부 레이어를 접근하고 사용하는 방법도 배울 수 있습니다. 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제를 통해 개와 고양이 이미지 데이터셋에 대한 전이 학습 앱을 만들어보았습니다.
2. **데이터 파이프라인**: 유연하고 효율적인 데이터 파이프라인은 딥러닝 모델 개발에 있어 가장 필수적인 요소 중 하나입니다. Keras와 tf.data 모듈을 활용하여 데이터를 로딩하고, 처리하며, 필터링 및 증강하는 강력한 워크플로우를 배울 수 있습니다. 이 주의 프로그래밍 과제를 통해 LSUN과 CIFAR-100 데이터셋을 위한 데이터 파이프라인을 구현하게 됩니다.
3. **시퀀스 모델링**: 자연어 처리부터 재무 시계열 예측, 음성 생성까지 다양한 시퀀스 모델링 문제에 대응하기 위한 RNN API와 다양한 레이어 유형을 배울 수 있습니다. 이 주의 프로그래밍 과제에서 셰익스피어 데이터셋을 이용한 생성 언어 모델을 개발해보았습니다.
4. **모델 서브클래싱 및 커스텀 훈련 루프**: TensorFlow의 낮은 수준의 제어를 요구하는 고급 사용 사례에 대해 배운 후, 모델과 레이어 서브클래싱 API를 통해 유연한 모델 아키텍처를 개발하고 훈련 루프를 커스터마이징 해보는 기회를 가졌습니다. 이 과제에서는 딥 레지듀얼 네트워크를 개발하였습니다.
5. **캡스톤 프로젝트**: 이 과정에서 배운 강력한 도구들을 통합하여 영어에서 독일어로의 커스텀 신경 번역 모델을 개발하는 과제가 주어졌습니다. 실무에 적응할 수 있는 경험을 쌓을 수 있었고, 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용하는 과정이 특히 유익했습니다.
이 과정을 추천하는 이유는, TensorFlow의 다양한 기능들에 대한 심화 학습이 가능하며, 각 주차마다 이론과 실습이 잘 연계되어 있다는 점입니다. 특히, 데이터 파이프라인과 시퀀스 모델링 부분이 매우 유용했습니다. 이러한 과정은 딥러닝 분야에서 커리어를 발전시키고 싶은 분들에게 강력히 권장합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/customising-models-tensorflow2