About this Course

최근 조회 5,478

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 1개 강좌 중 1번째 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 10시간 필요

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

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Check

    Use TensorFlow Serving to do inference over the web

  • Check

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

  • Check

    Evaluate how your models work and share model metadata using TensorBoard

  • Check

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

귀하가 습득할 기술

TensorFlow ServingMachine Learningfederated learningTensorFlow HubTensorBoard

100% 온라인

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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 10시간 필요

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

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자막: 영어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 1시간 필요

TensorFlow Extended

완료하는 데 1시간 필요
11개 동영상 (총 18분), 3 readings
11개의 동영상
Introduction24
Serving3m
Installing TF Serving1m
W1 L1 P430
Setup for serving2m
Serving1m
Predictions41
Passing data to serving1m
Getting the predictions back1m
Running the colab2m
3개의 읽기 자료
Installation link10m
TF server running in colab10m
Link to the colab10m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Sharing pre-trained models with TensorFlow Hub

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 20분), 4 readings, 1 quiz
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
4개의 읽기 자료
Tensorflow Hub link10m
Link to saved models10m
pre-trained word embeddings10m
MobileNet model details10m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Tensorboard: tools for model training

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 16분), 1 reading, 1 quiz
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
1개의 읽기 자료
tensorboard.dev10m
4

4

완료하는 데 22분 필요

Federated Learning

완료하는 데 22분 필요
9개 동영상 (총 22분)
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
C4 W4 Outro59

강사

강사의 이미지, Laurence Moroney

Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

deeplearning.ai 정보

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

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 model. 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, use APIs to control how data splitting, and process all types of unstructured data. 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 AI. 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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