이 학습 경로의 모듈
이 모듈에서는 TensorFlow를 시작하는 데 필요한 모든 개념과 실용적인 지식을 제공합니다. TensorFlow의 일부로 릴리스된 상위 수준 API인 Keras를 살펴보고 이를 사용하여 이미지 분류를 위한 신경망을 빌드합니다.
이 모듈에서는 TensorFlow를 사용하여 Computer Vision을 소개합니다. 이미지 분류를 사용하여 나선형 신경망에 대해 학습한 다음, 미리 학습된 네트워크와 전송 학습을 통해 모델을 개선하고 실제 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.
이 모듈에서는 자연어 텍스트를 처리하기 위한 다양한 신경망 아키텍처를 살펴봅니다. NLP(자연어 처리)는 주로 언어 모델의 성능이 텍스트를 "이해"하는 전반적인 능력에 따라 달라지고, 대규모 텍스트 코퍼스에서 감독되지 않는 기술을 사용하여 훈련될 수 있다는 점 때문에 빠르게 성장하고 발전하고 있습니다. 또한 미리 학습된 텍스트 모델은 많은 NLP 작업을 간소화하고 성능을 크게 향상시켰습니다. 이 학습 모듈에서는 이러한 기술과 NLP의 기본 사항에 대해 자세히 알아봅니다.
오디오가 텐서로 표현되는 방법, 파형을 분광으로 변환하는 방법 및 TensorFlow를 사용하여 간단한 키워드 분류자를 빌드하는 방법을 알아봅니다.
첫 번째 모듈을 완료하고 모델을 빌드하거나 디버그하는 데 추가적인 유연성이 필요함을 알게 되었다면, 이 모듈을 꼭 확인하세요. 이미지 분류를 위한 간단한 신경망을 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. 하지만 이번에는 하위 수준 TensorFlow 코드를 사용하고 이를 이해하는 데 필요한 기본 개념을 설명합니다.