
깃헙 블로그(Github blog)로 차별화 된 나만의 홈페이지 만들기!
런어데이
누구나 꿈꾸는 나만의 블로그! 어디서나 흔히 볼 수 있는 블로그가 아닌, 내가 직접 만들고 운영하는 차별화 된 블로그 만들기! 깃헙 블로그(Github blog)로 지금 바로 도전해 보세요!
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블로그, GitHub
資格取得のための内容だけで構成されているため、テンソルフローやディープラーニングフレームワークの理解がなくても関係ありません。皆様の資格証短期取得のための講義で短く太字にお知らせします。
TensorFlowの資格を取得し、Googleの公式ウェブサイトに私の名前を刻みましょう。
ディープラーニングの基本概念を理解し、TensorFlowを活用した前処理とモデリングを進める
豊富な実践とディスコッドチャンネルで、自分の興味に似た動機と自由な議論を交わし、モデルのパフォーマンスを向上させ、実力を築く
Google認定テンソルフローの資格に挑戦!
Google TensorFlowの公式サイトで資格認定試験の内容が更新されました。
まだ確認していない方は下記内容をぜひご確認ください!
1. Google TensorFlow認定試験が再編を控え、現在の試験登録を2024年4月30日までのみ受け取ると告知しました。
2.試験登録は2024年4月30日まで可能ですが、試験は2024年5月31日まで受験できます。
3. したがって、取得を希望される方は必ず2024年4月30日までに登録を終えていただき、登録したバウチャーを2024年5月31日以内に使用して試験に受験してください。
4. 2024年4月30日までに試験を登録していない方は、試験が再編される前のバージョンの試験を受験できず、改編後の試験で受験する必要があります。まだ改編後の試験については別途告知されたことがないため、いつから試験を受けることができると案内することが難しいです。新しく更新される内容がある場合はこちらに更新いたします。
[主なタイムライン]
- 試験決済(登録)日:2024年4月30日(ゆったりと29日までに登録することをお勧めします)
- 試験最終受験日:2024年5月31日
【試験決済及び登録のための必要書類】
- 有効期間が満了していないパスポート私服または英文運転免許証
- 受験料 $100
【公式ホームページ内容】
リンク:https: //www.tensorflow.org/certificate ?hl=ja
<大韓民国初であり、検証された講義>です。一緒にいるデータアナリストと記入問題を分析し、スタディ内容を新たに出題される問題形式に合わせて更新しました。
TensorFlow 2.0はGoogleで作成され、世界で最も活発に使用されているディープラーニングライブラリです。 Googleは2020年3月12日に認定を受けたTensorFlow Developers Certificateを発売しました。
TensorFlow 2.xを活用したニューラルネットワークモデルの構築とトレーニングTensorFlow 2.xを活用して、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の最も重要で基本的な原則を理解する必要があります。
そして、公式DB登録のためのアンケートも一緒に発送してくれます。通常1分以内にすぐに合格通知を受け取ります。
こんにちは?講義を進めるイ・ギョンロクです。
私はサムスン電子でソフトウェア開発者として働いており、社内ベンチャー制度を通じて独立しています。
その間、音声ノイズ除去技術を研究して、偶然に機械学習/ディープラーニングアルゴリズムを勉強する機会がありました。そして、機械学習/ディープラーニングの魅力にすっかり落ちました。
今後の技術トレンドは人工知能に集中するだろうという漠然とした確信がありました。
しかし、当時は教育機関が多くなくて一生懸命独学をするようになりました。試行錯誤も経験し、YouTubeのオンライン講義、そして専門家の助けも受けながら実力を積み上げることができました。
現在、ブレーンクル株式会社を設立し、 ランデイ(https://learnaday.kr)オンライン教育プラットフォームを作成しています。
私の過去と同様の悩みをしている方に良い講義をたくさん制作してお手伝いしたいと思います。
機械学習一人でやってみるというGitHubは、多くの方々にスターをもらいました。
データ分析ブログのテディノートも運営しており、月に約2.5万人ほど訪問していただきます。
現在、ファーストキャンパスで「会社員のためのPythonデータ分析オールインワンパッケージオンライン」のコースも行っています。
私のストーリーを読んだので、入門者/非専攻者の立場を誰よりもよく理解することはご存知でしょう。
徹底的に初心者の目の高さでお知らせします。絶対「こんな質問をしてもいいですか?」という考えは捨てていただき、何でも聞いてください。
もし、本講義により資格取得後に関心が生じた場合は、後続の講義についてご案内いたします。
授業ではグーグルコラボ(Colab)を活用します!
学習対象は
誰でしょう?
TensorFlowの資格を取得し、Google認定Webサイトに自分の名前を投稿したい人
数学はうまくいきませんが、ディープラーニングをしたい人
ディープラーニングを始めたのですが、導通って何を言うのか分からないし、概念もうまくいかない方
画像分類、自然言語処理、時系列データ処理の基本的な概念は、Tan。固めたい人
論文はよく見えますが、コードの実装が難しい方
前提知識、
必要でしょうか?
python
全体
94件 ∙ (8時間 29分)
全体
84件
4.9
84件の受講レビュー
受講レビュー 5
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平均評価 5.0
5
2월에 수강하고, 자격증까지 취득완료 했습니다. 강의 선택에 도움이 되시길 바라며 수강평 작성합니다~ 우선 저는 경영학과 출신의 문과&비전공자이고, 웹(html, css, js) 쌩기초 / 파이썬 기초문법 정도 알고 있는 수준입니다. 2월 연휴기간부터 듣기 시작해서 강의 수강 + 취득까지 딱 3주 소요되었어요 (직장인이라 퇴근 후 시간과 주말 이용해서 공부했어요.) 파이썬 기초는 책만 2권을 봤고, 강의도 들어본 적 있어서 어느정도 익숙한 상태였어요. 그러나... 파이썬을 직접 활용해보기위해, 데이터 시각화, 머신러닝(사이킷런) 기초 등등 강의 몇 개를 들어봤지만 강의듣는 순간에는 그렇구나~ 싶은데 손에 잘 잡히지 않더라구요. 그렇게 흥미를 잃어 가다가ㅠ 텐서플로 자격증 강의를 수강하게 되었고 강사님의 상세하고 알기 쉬운 설명과 함께 공부하며 자격증 취득에 성공했습니다!! 눈에 보이는 자격증이 생기고, 뭔가 성공한 경험이 생기니 자신감이 붙어서 공부에도 다시 흥미가 생겼어요!!! 기초문법/예제실습에서 더 나아가지 못하고 같은 자리를 맴돌고 계시는 분들께 정말 추천합니다. 흥미를 잃지 않고 자신감을 얻는 터닝 포인트가 될 수 있는 좋은 강의라고 생각해요!! 지금은 자격증 따고 시간이 좀 지나서...ㅎㅎ 조금 가물가물해지고 있긴 하네요.. 얼른 실무나 일상생활에서 쓸 수 있는 후속강의가 나오면 좋겠어요!ㅎㅎ 이번 강의는 (제가 느끼기에) 이미지 분류 모델 위주 였는데, 정형 데이터 분류/회귀도 깊게 공부해보며 실제 프로젝트에서 사용해보고 싶습니다...!!
너무나 상세한 리뷰 남겨 주셔서 진심으로 감사드립니다 ㅎ 다른 것은 잘 모르지만 입문자의 눈높이 맞춰 어떻게 하면 딥러닝이라는 다소 어려운 주제를 잘 전달할 수 있을까에 대한 고민을 하였고, 한땀한땀 심혈을 기울여 제작하였습니다. 좋게 봐주셔서 너무나도 감사드리고 자격 인증 합격도 축하드립니다! 앞으로도 더 좋은 고급 강의 만들도록 하겠습니다. 많은 관심 부탁 드려요~
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
강의 수강부터 합격까지 이틀 걸렸습니다. 물론 빠르게 자격증을 따기 위한 목적만으로도 너무 좋은 강의지만, 딥러닝과 텐서플로우에 입문하기 위한 목적으로도 너무 좋은 강의라고 생각합니다. 지루할 틈 없이 강의가 구성되어 있고, 자칫 어려울 수 있는 핵심 내용들을 정말 쉽게 풀어서 설명을 잘 해주십니다. 저는 어느 정도 딥러닝을 학습한 상태에서 강의를 수강했는데, 그동안 공부했던 내용을 되짚어보는 기분으로 재미있게 수강했습니다.
합격 축하드립니다! 감사합니다~!!
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
너무 상세하게 꼼꼼하게, 실시간 피드백도 빨라서 너무 좋습니다
감사합니다. 실시간 피드백이 큰 강점입니다. 앞으로 시험 외적으로도 많이 질문 주세요 :)
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
텐서플로우를 사용하고는 있었지만, 이 강의를 들으면서 몰랐던 개념이나 방식들에 대해서 제대로 알 수 있었고 이제서야 텐서플로우를 제대로 다루게 된 것 같습니다. 강의를 잘 따라서 들으시면 누구나 다 텐서플로우 개발자 자격증을 취득하실 수 있을거라 생각됩니다. 강사님께서 꿀팁도 많이주시고, 피드백도 빨라서 이해도 잘되고 강의를 보면서 몰랐던 내용들을 질문하기도 너무 편했습니다. 정말 감사합니다!
말씀 감사합니다. 무엇보다 기초를 탄탄히 다지고 원리에 대하여 쉽게 이해할 수 있도록 제작하는 것이 가장 큰 목표 였습니다. 좋은 피드백 주셔서 감사드립니다!
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