코스 개요

시작하기

  • 설정 및 설치

TensorFlow 기초

  • TensorFlow 변수 생성, 초기화, 저장 및 복원
  • TensorFlow 데이터 피딩, 읽기 및 사전 로드
  • 대규모로 모델을 학습하기 위한 TensorFlow 인프라 활용 방법
  • TensorBoard를 사용한 모델 시각화 및 평가

TensorFlow 기초 101

  • 데이터 준비
    • 다운로드
    • 입력 및 플레이스홀더
  • 그래프 구축
    • 추론(Inference)
    • 손실(Loss)
    • 학습(Training)
  • 모델 학습
    • 그래프
    • 세션(Session)
    • 학습 루프(Train Loop)
  • 모델 평가
    • 평가 그래프 구축(Build the Eval Graph)
    • 평가 출력(Eval Output)

고급 사용법

  • 스레딩 및 큐
  • 분산 TensorFlow
  • 문서 작성 및 모델 공유
  • 데이터 리더 맞춤화
  • GPU 사용
  • TensorFlow 모델 파일 조작

TensorFlow 서빙

  • 소개
  • 기본 서빙 튜토리얼
  • 고급 서빙 튜토리얼
  • Inception 모델 서빙 튜토리얼

SyntaxNet 시작하기

  • 표준 입력에서 파싱
  • 코퍼스 주석 달기
  • Python 스크립트 구성

SyntaxNet을 활용한 NLP 파이프라인 구축

  • 데이터 획득
  • 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)
  • SyntaxNet POS 태거 학습
  • 태거를 사용한 사전 처리
  • 의존 관계 파싱: 변환 기반 파싱(Transition-Based Parsing)
  • 파서 학습 단계 1: 로컬 프리트레이닝
  • 파서 학습 단계 2: 전역 학습

단어의 벡터 표현

  • 동기부여: 왜 단어 임베딩을 학습해야 하나?
  • Noise-Contrastive Training으로 확장
  • Skip-Gram 모델
  • 그래프 구축
  • 모델 학습
  • 학습된 임베딩 시각화
  • 임베딩 평가: 유사성 추론(Analogical Reasoning)
  • 구현 최적화

요건

Python에 대한 실무 지식

 35 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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