6개의 "최고" TensorFlow 과정 및 인증(2024년 XNUMX월)

TensorFlow는 다양한 작업을 위해 신경망을 훈련하는 데 사용되는 인기 있는 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. 이는 사용 가능한 가장 수요가 많은 프레임워크 중 하나이며 기계 학습 기술을 적용하여 모델을 구축하고 교육하는 방법을 배우는 데 중요합니다.

다음은 시장에서 가장 인기 있는 TensorFlow 인증입니다.

1. DeepLearning.AI TensorFlow 개발자 전문가 인증서

이것은 강력한 모델을 개발하는 데 필요한 기술을 배우려는 사람들에게 유용한 최고의 TensorFlow 인증 중 하나입니다. 이 실습 전문 인증 프로그램은 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 가르치는 XNUMX개의 과정으로 구성됩니다. 프로그램을 완료하면 컨볼루션을 사용하여 네트워크 성능을 개선하고, 실제 이미지를 식별하도록 훈련하고, 인간의 말을 이해, 분석 및 응답하는 방법을 기계에 가르치는 방법을 알게 됩니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 실제 이미지 데이터 처리
• 증가 및 드롭아웃을 포함한 과적합 방지
• TensorFlow를 사용하여 자연어 처리 시스템 개발
• 텍스트 리포지토리를 사용하여 RNN, GRU 및 LSTM을 교육할 때 적용
• 16 Python 프로그래밍 과제
• 기간: 완료까지 4개월, 주당 5시간

2. 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝을 위한 TensorFlow 

이 프로그램은 코딩에 대한 사전 경험이 있고 해당 기술을 구축하려는 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다. 이 과정은 TensorFlow를 사용하여 기계 학습 및 딥 러닝의 기본 원칙을 구현하는 기술을 보여줍니다. 이 프로그램은 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 확장 가능한 모델을 구축하는 방법을 배우는 데에도 유용합니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• Python에 대한 사전 경험이 있는 사람을 대상으로 합니다.
• 예시를 잘 갖춘 강사
• 팁, 기술 및 평가
• 탄력적 인 기한
• 컴퓨터 비전 응용을 위한 기본 신경망 구축
• 기간: 4주, 주당 4~5시간

• TensorFlow의 모범 사례 알아보기
• 텍스트 처리, 문장을 벡터로 표현, 신경망에 데이터 입력, AI 교육
• 인간의 말을 이해하고 분석하고 응답하는 방법을 기계에 가르칩니다.
• 기간 : 1 개월

3. TensorFlow 데이터 및 배포 전문화(Coursera)

이 전문화 프로그램은 모델을 교육하는 동안 데이터를 효과적으로 활용하는 새로운 방법을 배우려는 사람들을 대상으로 하며 다양한 배포 시나리오에 대비합니다. 이 프로그램에는 XNUMX가지 과정이 있으며 고급 개념을 다루기 전에 브라우저와 모바일 애플리케이션에서 기계 학습 모델을 훈련하고 실행하는 방법을 배우게 됩니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 동영상 강의, 퀴즈, 채점 과제 및 실습 프로젝트
• 몇 줄의 코드로 기본 제공 데이터 세트 활용
• TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board 및 기타 TensorFlow 기능
• 기계 학습, TensorFlow, 고급 배포, 객체 감지 및 JavaScript 기술 습득
• TensorFlow.js를 사용하여 브라우저에서 모델 실행
• 기간 : 1 개월

4. TensorFlow 2.0 인증을 통한 딥 러닝

이 프로그램은 TensorFlow를 사용한 기계 학습의 기본 기술을 가르칩니다. 데이터 조작 및 감독 알고리즘과 같은 개념을 다루고 TensorFlow의 모든 알고리즘에 대한 실습 경험을 제공합니다. 강사는 라이브 세션을 통해 직접 액세스할 수 있습니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 감독 학습
• 신경망 설계의 기초
• 비지도 학습 방법 구현
• 라이브 강의
• 기간: 5주, 총 30시간

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5. Google Cloud Platform에서 TensorFlow를 사용한 기계 학습

이 기계 학습 전문 프로그램은 Google Cloud에서 개발했으며 ML 모델 구축에 대한 강의를 사용합니다. TensorFlow에 대한 강의뿐만 아니라 기계 학습 사용과 그것이 중요한 이유를 다루는 입문 강의가 있습니다. ML 모델을 생성, 교육 및 배포하는 것을 목표로 합니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 초보자 기계 학습 데이터 과학자에게 유용합니다.
• 5개 과정으로 구성된 체계적이고 전문적인 커리큘럼
• 실습 경험
• 기간: 1개월, 14시간/주 

6. TensorFlow를 사용한 딥 러닝

이 과정은 기계 학습, Python 및 딥 러닝에 대한 기본 이해가 있는 사람을 대상으로 합니다. 기본 개념, 주요 기능, 작업 및 실행 파이프라인을 다루어 이러한 기술을 활용하고 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이 프로그램은 신경망이 훈련되는 동안 가중치와 편향 시간을 맞추는 데 도움이 되며 다양한 유형의 심층 아키텍처를 다룰 것입니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 오차 함수의 곡선 맞춤, 회귀, 분류 및 최소화를 위한 프레임워크
• 순환 네트워크, 오토인코더, 컨볼루션 네트워크와 같은 심층 아키텍처
• 구조화된 과정
• 무료 학습 자료 및 비디오
• 대화형 튜토리얼
• 기간: 5주, 주당 2~4시간

오늘날의 기계 학습 환경에서 더욱 가치 있는 TensorFlow 기술을 개발하려는 경우 이러한 인증은 매우 중요합니다. 각각 고유한 기능과 경험 수준을 제공하므로 초보자와 전문가 모두 참여할 수 있습니다.