딥러닝을 위한 TensorFlow 2.0  - 1. 딥러닝에 가장 많이 활용되는 framwork인 TensorFlow 2.0의 특징과 ver.1.X 와의 차이에 대해 알아봅니다
2. TensorFlow 2.0을 활용하여 CNN, RNN, GAN 모델 구현 방법에 대해 알아봅니다.

딥러닝을 위한 TensorFlow 2.0

1. 딥러닝에 가장 많이 활용되는 framwork인 TensorFlow 2.0의 특징과 ver.1.X 와의 차이에 대해 알아봅니다
2. TensorFlow 2.0을 활용하여 CNN, RNN, GAN 모델 구현 방법에 대해 알아봅니다.
강의수
7
학습자수
636
수강평
3.8(총2명)
seiyon2 2020-01-12
유익하게 공부했습니다.
리뷰
  • 학습내용
    1. 딥러닝에 가장 많이 활용되는 framwork인 TensorFlow 2.0의 특징과 ver.1.X 와의 차이에 대해 알아봅니다
    2. TensorFlow 2.0을 활용하여 CNN, RNN, GAN 모델 구현 방법에 대해 알아봅니다.
    학습대상
    <학습대상>
    TensorFlow 1.x 를 활용해 딥러닝 모델링 경험이 있으신 분
    * TensorFlow나 딥러닝 알고리즘에 대한 이해가 부족하신 분은 아래 과정을 먼저 학습하시길 추천합니다.
     ▶ 코드로 알아보는 딥러닝 입문 : https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=151

    <실습환경>
    * 본 세미나는 구글 콜랩에서 진행되었습니다. 
    * 구글 콜랩 사용이 익숙하지 않으신 분은 아래 과정을 먼저 학습하시길 추천합니다.
     ▶Colab 사용환경 준비 : https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=157 


    * 본 강의는 2019. 11. 14(목)에 진행된 제63차 토크ON세미나 동영상입니다.
    강사, 학습기간, 이수기준 안내
    강사 이진원 삼성전자
    학습기간 수강신청일로부터 30일
    이수기준 진도 100% 완료
  • [1강] 딥러닝 개론

    • 강의시간 22분

    [2강] TensorFlow 2.0

    • 강의시간 35분

    [3강] TF 1.x vs TF 2.0

    • 강의시간 23분

    [4강] TensorFlow 2.0 + Keras

    • 강의시간 36분

    [5강] TensorFlow for Images - (CNN) Semantic Segmentation

    • 강의시간 40분

    [6강] TensorFlow for Text - (RNN) Language Model

    • 강의시간 35분

    [7강] TensorFlow for Generative Models - (GAN) Pix2pix Model

    • 강의시간 38분

    ▶ 강의자료

    ▶ 사전 학습자료

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