
Deep Learning Basics with TensorFlow 2.0
Chris Song
You will study the basic grammar of TensorFlow 2.0 and learn the theory of deep learning through TensorFlow practice code.
초급
Deep Learning(DL), Tensorflow, Machine Learning(ML)
이 강의를 통해 머신러닝 프로젝트에서 겪게될 수 많은 시행착오를 줄일 수 있게 됩니다. 뤼이드의 머신러닝 파이프라인을 총책임지고 있는 제가 기본부터 잘 가르쳐드립니다.

머신러닝 실험관리
하이퍼파라미터 최적화
머신러닝 실험 리포트 생성 자동화
데이터 검증 TFDV
모델 분석 Model Analysis
리서치 코드 품질 관리
Kubeflow 실습
모델 저장소 mlflow 실습
모델 서빙 bentoML 실습
인공지능의 4대천왕 중의 한 명인 'Andrew Ng'은 최근 온라인 컨퍼런스에서 MLOps의 중요성에 대해 설명하였습니다. 이제는 모델 중심적 사고에서 벗어나서, MLOps와 Data에 집중해야 한다는 게 그의 주장입니다. 그리고 이 일을 해내는 엔지니어가 바로 머신러닝 엔지니어입니다.
그런데 모델 코드를 짜는 것이 전체 머신러닝 프로젝트 실무의 5%에 불과하다는 점 알고 계신가요?
실제론 데이터 파이프라인 구축, 데이터 전처리, 모델 서빙 등의 업무가 95%를 차지하죠.


머신러닝 엔지니어의 실무는 이렇습니다!
머신러닝 엔지니어는 머신러닝 파이프라인을 구축하여, 머신러닝 프로젝트의 업무를 자동화하며 연구조직의 생산성을 극적으로 끌어올리는 일을 하는 사람입니다.
머신러닝 강의는 시중에 많습니다. 하지만 실무 기반의 AI Production 관련 강의는 많지 않죠.
그래서 강의를 들은 후 프로젝트에서 주어진 문제를 해결할 수 있는 엔지니어로 거듭날 수 있도록,
실무에 꼭 필요한 내용만 골라 강의를 제작하게 되었습니다.
이 강의를 통해 실무에 필요한 머신러닝 엔지니어링 기술을 습득하여,
프로젝트를 성공적으로 완료하실 수 있었으면 좋겠습니다.
현) Riiid VP of AIOps
현) Google Developer Expert for ML
전) 네이버 AI Research Engineer
전) 카카오 Data Engineer
Q. 머신러닝 파이프라인이 커리어에 도움이 될까요?
A. 확실히 말할 수 있습니다. 현재 인공지능 업계에서 가장 중요합니다. 저는 수 많은 회사들에게 컨설팅을 진행했습니다. 그리고 대부분 회사들은 바로 이 머신러닝 파이프라인에 대한 갈증이 있다는 것을 확인했습니다. 인공지능 회사들의 기술 소개 페이지를 가면 항상 빠지지 않는 게 바로 MLOps 관련 기술입니다. 어떻게 데이터를 효율적으로 수집하고, 학습시키는 지 소개합니다.
Q. 개발을 잘 몰라도 들을 수 있나요?
A. 권장사항은 약간의 개발지식이 있으신 분들을 대상으로 한 강의이지만, 기본적으로 생각없이 따라하는 정도로 쉽게 구성하였습니다.
Q. 어느 수준까지 다루나요?
A. 머신러닝 파이프라인의 기본 개념과 실무에서 필요한 코드 품질 관리, 실험관리, 모델관리, 서빙 API 구축 등을 다루게 됩니다.
학습 대상은
누구일까요?
머신러닝을 실무에 적용하고 싶은 사람
머신러닝 프로젝트의 기술 부채를 줄이고 싶은 사람
선수 지식,
필요할까요?
파이썬
머신러닝/딥러닝 기초
1,054
명
수강생
94
개
수강평
8
개
답변
4.4
점
강의 평점
3
개
강의
(현) 뤼이드 VP of AIOps
(현) Google Developer Expert for Machine Learning
(전) Naver - AI Research Engineer
(전) Kakao - Data Engineer
전체
16개 ∙ (10시간 15분)
전체
87개
4.4
87개의 수강평
수강평 9
∙
평균 평점 4.4
4
Good points 1. You can learn practical approaches to fairly deep and realistic topics in a short period of time. 2. You can see useful tools such as wandb, wit, and implementation processes such as docker, kubernetes, kubeflow, mlflow, and bentoML. 3. You can obtain practical/practical approaches or know-how. Bad points 1. It is not a lecture just for 'Inflearn lectures', but it seems to have been recorded and uploaded as is from other talks? or lectures? => There are many distracting parts, and the lecture recording quality is a bit disappointing compared to other lectures for the same price. I purchased and listened to quite a few lectures from Inflearn, and watched lectures on other platforms, but if you only look at the lecture quality, it would be difficult to get a good evaluation. 2. Continuing from 1, the unrefined explanations/personal opinions/lecture materials are disappointing. It seems like something that could happen because it wasn't filmed just for 'Inflearn'. (I think Inflearn doesn't do any pre-review of the lecture content at all.) 3. Since you have to leave a course review to receive the lecture materials, it's difficult to follow along while watching the video. Of course, it might be different if you write a course review before completing the course, but I personally don't want to leave a useless review, so I plan to leave a review after completing the course and watch the lecture materials while listening to it repeatedly. Overall As it was announced that the lecture target is 'intermediate or higher', I don't recommend it if you don't have some experience or have heard of it. However, it's a good opportunity to quickly look through it while you have experience and see the approach from a practitioner's perspective. Also, if you're someone who wants to study machine learning/deep learning models diligently and acquire MLOps skills, it's not bad to listen to it once. If you take this course and also complete the MLOps course that recently opened on Coursera, it seems like a good combination.
수강평 2
∙
평균 평점 4.5
4
There aren't many Korean materials on MLOps, so I appreciate you for giving a good lecture so that others can easily access it. However, if you had paid more attention to the editing part, it would have been much better (I can't help but feel like you just uploaded a recorded lecture from somewhere else...). Overall, it seems like a good lecture to take a quick look at.
수강평 3
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평균 평점 4.7
수강평 2
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평균 평점 3.0
4
In the ML field, the most time-consuming and costly thing is not model development, but data preparation (preprocessing, transformation, etc.) and deploying and continuously maintaining the model for operation after learning the ML model. The tool that supports this is MLOps, and this course is very helpful for practical work in a situation where there is not much information about MLOps.
수강평 1
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평균 평점 4.0
₩88,000
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