تنسورفلو 와 کراس 집중 강의!
یادگیری عمیق 인공 신경망 생성 방법 학습!
نوت بوک Jupyter 가이드 와 참조하기 쉬운 슬라이드 함께 제공 및 연습 문제 포함!
Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프 과정을 선택해야 하는 이유
본 코스에서는 Google의 최신 레임워크를 사용하여 Deep Learning을위한 인공을을을한 인공 본 코스에서는 Google의 최신 레임워크를 본 코스는 Google TensorFlow 2 프레임워크의 복잡한 특징을 이해하기 쉽게 안레임워크의 복잡한 특징을 이해하기 쉽게 안내해늜롬몑해하기
tensorflow 의 최신 업데이트 사항 을 이해 하고 keras api (tensorflow 2.0 공식 api) 를 활용 하여 모델 을 빠르고 쉽게 하는 과정 을 집중 적 으로 살펴볼 것 입니다. 본 코스 에서 는 미래 주택 가격 을 을 예측 하거나 ، 의료 이미지 를 분류 분류 ، 미래 판매 데이터 를 를 예측 ، 완전히 새로운 인공 텍스트 를 생성 하는 등 한 한 모델 을 구축 구축 할 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 구축 구축 구축 구축 구축 을 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 을 구축 구축 모델 을 모델 모델 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 모델 을 모델 모델 모델 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 을 을 모델 모델 모델 모델 모델 을 구축 구축 구축 구축 구축 입니다 구축 구축 을 모델 을 모델 모델 모델 을 을 구축 구축 구축 입니다 입니다 입니다 입니다 구축 을 을 모델 모델 을 을 모델 을 을 구축 구축 구축 할 입니다.
본 강의 는 이론 과 실제 구현 이 균형 을 이룰 수 있도록 설계 되었으며 ، 코드 를 위한 완벽 완벽 완벽 완벽 완벽 완벽 와 와 참조 하기 쉬운 슬라이드 노트 노트 를 함께 제공 합니다. 새로 배운 기술을 시험해 볼 수 있는 많은 연습 문제도 포함 되어 있습
Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프 과정은 이렇게 진행됩니다
NumPy 특강
پانداها 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 خوزه پورتیلا의 한마디!
한국 수강생 여러분들 안녕하세요؟
"Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프"에 오신 것을 환영합니다!
آموزش ماشینی Keras API를 사용하면 TensorFlow 2를 쉽게 시작할 수 있습니다!
무엇 보다 keras 가 일부 모델 구축 구축 api (순차 ، 함수형 ، 하위 클래스) 를 제공 하여 여러분 의 프로젝트 에 적합 한 화 수준 을 선택 할 있습니다 tensorflow 의 구현 은 즉각 적 인 반복 과 직관 적 적 디버깅 디버깅 을 위한 신속 한 실행 을 포함 하여 스케일링 가능 한 입력 입력 파이프 라인 을 위한 위한 tf 데이터 데이터 등 된 을 을 포함 포함 포함 하고 하고 하고.
TensorFlow 2를 사용하면 코드 개념과، 모델에서 발행으로까지 이어지는이어지는새델에서. TensorFlow 2.0는 속도나 성능의 저하 없이 최신 모델의 정의와 훈련이 가능저하 모델의 정의와 훈련이 가능저하
Airbnb، Ebay، Dropbox، Snapchat، Twitter، Uber، SAP، Qualcomm، IBM، Intel، 여기에 당연하게도 Google을 포함한 전 세계유기에
آموزش عمیق 바로 오늘 전문가로 거듭나세요!
P.S. 강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q A에 남기실 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)
그럼 강의에서 뵙겠습니다،
감사합니다.
- خوزه پورتیلا
رئیس بخش علوم داده در آموزش پیریان
웅진씽크빅 글로벌대한민국 교육문화를 이끌어 온 웅진씽크빅(Woongjin Thinkbig)
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