이 전문 분야 정보

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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.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어
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중급 단계
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 4시간 권장
영어
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이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Browser-based Models with TensorFlow.js

4.7
별점
414개의 평가
105개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Device-based Models with TensorFlow Lite

4.6
별점
222개의 평가
52개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

4.0
별점
166개의 평가
54개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow

4.6
별점
135개의 평가
26개의 리뷰

제공자:

deeplearning.ai 로고

deeplearning.ai

자주 묻는 질문

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  • 이 전문 분야는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 전문 분야 인증서를 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요.

  • We recommend taking 4 weeks of study, 4-5 hours per week, to finish each course in the Specialization. The Specialization includes 4 courses.

  • We suggest taking the TensorFlow in Practice Specialization first to develop basic familiarity with modeling in TensorFlow. You should also be comfortable using JavaScript and Swift, which you'll use in Courses 1 and 2. If you want to get a deeper, foundational understanding of how neural networks work, you can take the Deep Learning Specialization.

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