About this Course

최근 조회 38,283

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

We recommend taking Course 1 of the TensorFlow in Practice Specialization first, or have basic familiarity with building models in TensorFlow.

완료하는 데 약 9시간 필요

권장: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Use TensorFlow Serving to do inference over the web

  • Navigate TensorFlow Hub, a repository of models that you can use for transfer learning

  • Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard

  • Explore federated learning and how to retrain deployed models while maintaining data privacy

귀하가 습득할 기술

TensorFlow ServingMachine Learningfederated learningTensorFlow HubTensorBoard

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중급 단계

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 1시간 필요

TensorFlow Extended

완료하는 데 1시간 필요
12개 동영상 (총 21분), 5 readings, 1 quiz
12개의 동영상
Introduction24
Serving3m
Installing TF Serving1m
TensorFlow Serving summary30
Setup for serving2m
Serving1m
Predictions41
Passing data to serving1m
Getting the predictions back1m
Running the colab2m
Complex model2m
5개의 읽기 자료
Downloading the Coding Examples and Exercises10m
Installation link10m
TF server running in colab10m
Serving with Fashion MNIST10m
Ungraded Exercise - Serving with MNIST10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Sharing pre-trained models with TensorFlow Hub

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 20분), 7 readings, 2 quizzes
11개의 동영상
Introduction to TF Hub2m
Transfer learning1m
Inference1m
Module storage2m
Text based models1m
Word embeddings1m
Experimenting with embeddings1m
Colab1m
Classify cats and dogs1m
Transfer learning1m
7개의 읽기 자료
Tensorflow Hub link10m
Link to saved models10m
Colab10m
Pre-trained Word Embeddings10m
Text Classification Colab10m
MobileNet model details10m
Colab10m
1개 연습문제
Week 2 Quiz
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Tensorboard: tools for model training

완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 16분), 2 readings, 2 quizzes
10개의 동영상
Tensorboard scalars1m
Callbacks42
Histograms59
Publishing model details1m
Local tensorboard2m
Looking at graphics in a dataset2m
More than one image56
Confusion matrix2m
Multiple callbacks1m
2개의 읽기 자료
tensorboard.dev10m
Colab10m
1개 연습문제
Week 3 Quiz4m
4

4

완료하는 데 1시간 필요

Federated Learning

완료하는 데 1시간 필요
9개 동영상 (총 22분), 1 reading, 1 quiz
9개의 동영상
Training on mobile devices2m
Data at the edge2m
How it works2m
Maintaining user privacy3m
Masking2m
APIs for Federated Learning2m
Example of federated learning2m
Outro59
1개의 읽기 자료
Colab10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz16m

검토

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제공자:

deeplearning.ai 로고

deeplearning.ai

TensorFlow: Data and Deployment 전문 분야 정보

Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models. In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment....
TensorFlow: Data and Deployment

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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