이 강좌에 대하여

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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 1번째 강좌:
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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

Basic understanding of JavaScript

완료하는 데 약 18시간 필요
영어
자막: 영어

배울 내용

  • Train and run inference in a browser

  • Handle data in a browser

  • Build an object classification and recognition model using a webcam

귀하가 습득할 기술

Convolutional Neural NetworkMachine LearningTensorflowObject DetectionTensorFlow.js
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영어
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제공자:

deeplearning.ai 로고

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up95%(1,182개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 5시간 필요

Introduction to TensorFlow.js

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 30분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
Course Introduction, A Conversation with Andrew Ng1m
A Few Words From Laurence2m
Building the Model3m
Training the Model3m
First Example In Code4m
The Iris Dataset1m
Reading the Data4m
One-hot Encoding1m
Designing the NN2m
Iris Classifier In Code6m
7개의 읽기 자료
Getting Your System Ready10m
Downloading the Coding Examples and Exercises10m
Your First Model10m
Iris Dataset Documentation10m
Using the Web Server10m
Iris Classifier10m
Week 1 Wrap up10m
2개 연습문제
Quiz 1
One-Hot Encoding
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Image Classification In the Browser

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 27분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
Creating a Convolutional Net with JavaScript4m
Visualizing the Training Process2m
What Is a Sprite Sheet?1m
Using the Sprite Sheet2m
Using tf.tidy() to Save Memory1m
A Few Words From Laurence24
MNIST Classifier In Code13m
5개의 읽기 자료
tjs-vis Documentation10m
MNIST Sprite Sheet10m
MNIST Classifier10m
Week 2 Wrap up10m
Exercise Description10m
1개 연습문제
Week 2 Quiz
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Converting Models to JSON Format

완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 28분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
12개의 동영상
A Few Words From Laurence1m
Pre-trained TensorFlow.js Models49
Toxicity Classifier3m
Toxicity Classifier In Code3m
MobileNet49
Using MobileNet1m
Training Results1m
MobileNet Example In Code3m
Converting Models to JavaScript4m
Converting Models to JavaScript In Code2m
Linear Example In Code1m
7개의 읽기 자료
Important Links10m
Toxicity Classifier10m
Classes Supported by MobileNet10m
Image Classification Using MobileNet10m
Linear Model10m
Week 3 Wrap up10m
Optional - Install Wget (Only If Needed)10m
1개 연습문제
Week 3 Quiz
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Transfer Learning with Pre-Trained Models

완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 26분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
11개의 동영상
A Few Words From Laurence53
Building a Simple Web Page2m
Retraining the MobileNet Model1m
The Training Function2m
Capturing the Data3m
The Dataset Class2m
Training the Network with the Captured Data1m
Performing Inference4m
Rock Paper Scissors In Code4m
A Conversation with Andrew Ng1m
3개의 읽기 자료
Rock Paper Scissors10m
Exercise Description10m
Wrap up10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz

검토

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TensorFlow: Data and Deployment 특화 과정 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

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