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TensorFlow 2 시작하기
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TensorFlow 2 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다! 이 과정에서는 순차 API를 사용한 모델 구축, 훈련, 평가 및 예측, 모델 검증, 정규화, 콜백 구현, 모델 저장 및 로딩 등 Tensorflow를 사용하여 딥 러닝 모델을 개발하기 위한 완벽한 엔드-투-엔드 워크플로우를 배우게 됩니다. 배운 개념을 실용적인 실습형 코딩 자습서에서 바로 연습할 것이며 이는 대학원 조교에게 안내를 받게 될 것입니다. 또한 기술을 통합할 수 있는 일련의 자동 채점 프로그래밍 과제가 있습니다.

과정이 끝나면 이미지 분류기 딥 러닝 모델을 처음부터 개발하는 Capstone 프로젝트에 많은 개념을 통합할 것입니다. Tensorflow는 오픈 소스 머신 라이브러리이며 딥 러닝에 가장 널리 사용되는 프레임워크 중 하나입니다. Tensorflow 2의 출시는 초심자에서 고급 수준에 이르기까지 모든 사용자의 사용 편의성에 중점을 둔 제품 개발의 단계적 변화를 나타냅니다. 이 과정은 Tensorflow 1.x에 대한 경험이 있는 사용자뿐만 아니라 경험이 없는 사용자 모두를 대상으로 합니다. 이 과정에서 성공하기 위해서는 파이썬 프로그래밍 언어(이 과정에서는 파이썬 3 사용), 일반적인 머신 러닝 개념(예: 과적합/과소적합, 지도 학습 작업, 검증, 정규화 및 모델 선택), 전형적인 모델 아키텍처(MLP/피드포워드 및 컨볼루션 신경망), 활성화 함수, 출력 레이어 및 최적화를 포함한 딥 러닝 분야의 실무 지식을 갖추고 있어야 합니다.

Modules

환영 인사 및 소개

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1 Discussions

  • 자기소개 (Introduce yourself)

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  • 과정 소개
  • 1주차에 오신 것을 환영합니다

5 Readings

  • 임페리얼 칼리지 및 팀 소개
  • 이 과정에서 성공하는 방법
  • 성적 정책
  • 추가 읽기 및 유용한 참고 자료
  • TensorFlow란?

안녕하세요 TensorFlow입니다!

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1 Labs

  • [코딩 튜토리얼] 안녕하세요 TensorFlow입니다!

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  • 안녕하세요 TensorFlow입니다!
  • [코딩 튜토리얼] 안녕하세요 TensorFlow입니다!

TensorFlow 2의 새로운 기능

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  • TensorFlow 2의 새로운 기능
  • Laurence Moroney와의 인터뷰

Google Colab의 TensorFlow

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  • Google Colab 소개
  • [코딩 튜토리얼] Google Colab 소개

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  • Google Colab 리소스

TensorFlow 문서

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  • TensorFlow 문서

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  • TensorFlow 문서

TensorFlow 설치(선택 사항)

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3 Videos

  • TensorFlow 설치
  • [코딩 튜토리얼] pip 설치
  • [코딩 튜토리얼] Docker로 TensorFlow 실행하기

TensorFlow 1에서 업그레이드(선택 사항)

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  • TensorFlow 1에서 업그레이드
  • [코딩 튜토리얼] TensorFlow 1에서 업그레이드

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  • TensorFlow 1.x 노트북 업그레이드

이번 주 소개 - 순차 모델 API

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1 Assignment

  • [지식 체크] 피드포워드 및 컨볼루션 신경망

2 Videos

  • 2주차에 오신 것을 환영합니다 - 순차 모델 API
  • Keras란?

피드포워드 신경망

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  • [코딩 튜토리얼] 순차 모델 구축

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  • 순차 모델 구축
  • [코딩 튜토리얼] 순차 모델 구축

컨볼루션 신경망

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  • [코딩 튜토리얼] 컨벌루션 및 풀링 레이어

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  • 컨볼루션 및 풀링 레이어
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가중치 초기화

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  • [읽기] 가중치 이니셜라이저 추가

모델 컴파일

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1 Assignment

  • [지식 체크] 옵티마이저, 손실 함수 및 메트릭

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  • [코딩 튜토리얼] 컴파일 방법

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  • 컴파일 방법
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옵티마이저, 손실 함수 및 메트릭

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  • [읽기] Keras의 메트릭

모델 훈련

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  • [코딩 튜토리얼] 맞춤 방법

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  • 맞춤 방법
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평가 및 예측

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  • [코딩 튜토리얼] 평가 및 예측 방법

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  • 평가 및 예측 방법
  • [코딩 튜토리얼] 평가 및 예측 방법

프로그래밍 과제: MNIST 데이터 세트의 CNN 분류기

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1 Programming

  • MNIST 데이터 세트의 CNN 분류기

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  • 프로그래밍 과제 마무리 및 소개

이번 주 소개 - 검증, 정규화 및 콜백

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  • [지식 체크] 검증 및 정규화

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  • 3주차에 오신 것을 환영합니다 - 검증, 정규화 및 콜백
  • Andrew Ng와의 인터뷰

모델 검증

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  • [코딩 튜토리얼] 검증 세트

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  • 검증 세트
  • [코딩 튜토리얼] 검증 세트

모델 정규화

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  • [코딩 튜토리얼] 모델 정규화

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  • 모델 정규화
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일괄 정규화

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  • [읽기] 일괄 정규화 레이어

콜백

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  • [코딩 튜토리얼] 콜백 소개

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  • 콜백 소개
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로그 사전

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  • [읽기] 로그 사전

조기 중지 및 인내

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추가 콜백

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  • [읽기] 추가 콜백

프로그래밍 과제: Iris 데이터 세트에 대한 모델 검증

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1 Programming

  • Iris 데이터 세트에 대한 모델 검증

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  • Iris 데이터 세트에 대한 모델 검증

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  • 프로그래밍 과제 마무리 및 소개

모델 가중치 저장 및 로드

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  • [코딩 튜토리얼] 모델 가중치 저장 및 로드

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  • 4주차에 오신 것을 환영합니다 - 모델 저장 및 로드
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저장된 파일 설명

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모델 저장 기준

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  • [코딩 튜토리얼] 모델 저장 기준

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전체 모델 저장

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모델 아키텍처만 저장

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사전 훈련된 Keras 모델 로드

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  • [코딩 튜토리얼] 사전 훈련된 Keras 모델 로드

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TensorFlow 허브 모듈

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  • [코딩 튜토리얼] TensorFlow 허브 모듈

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프로그래밍 과제: 모델 저장 및 로드

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1 Programming

  • 모델 저장 및 로드

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  • 모델 저장 및 로드

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  • 프로그래밍 과제 마무리 및 소개

Image classifier for the SVHN dataset

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  • Capstone 프로젝트

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  • Capstone 프로젝트

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  • Capstone 프로젝트에 오신 것을 환영합니다
  • 종료 인사

Auto Summary

Welcome to "Getting Started with TensorFlow 2"! This comprehensive course is designed to guide you through the end-to-end workflow of developing deep learning models using TensorFlow, one of the most widely-used frameworks in the field of machine learning and AI. In this course, you'll learn how to build, train, evaluate, and predict models using the Sequential API. You'll also delve into model validation, regularization, implementing callbacks, and saving/loading models. The course is highly practical, featuring hands-on coding tutorials guided by a graduate teaching assistant, and includes a series of auto-graded programming assignments to help you integrate your new skills. Upon completion, you'll undertake a Capstone project where you'll develop a deep learning image classifier from scratch, applying many of the concepts you've learned. This course is suitable for both users with prior experience in TensorFlow 1.x and those who are new to the framework. To succeed in this course, you should have a working knowledge of Python (specifically Python 3) and be familiar with basic machine learning concepts like overfitting/underfitting, supervised learning tasks, validation, regularization, and model selection. You should also be knowledgeable about typical model architectures, activation functions, output layers, and optimization in deep learning. Offered by Coursera, this professional-level course is available with a Starter subscription. Join us and take your deep learning skills to the next level with TensorFlow 2!

Dr Kevin Webster
Instructor

Dr Kevin Webster