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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
회원 평가 (3)
Very knowledgeable
Usama Adam - TWPI
코스 - Natural Language Processing with TensorFlow
The way he present everything with examples and training was so useful
Ibrahim Mohammedameen - TWPI
코스 - Natural Language Processing with TensorFlow
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject