이 강좌에 대하여

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유연한 마감일
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완료 시 수료증 획득
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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
고급 단계

• Some knowledge of AI / deep learning

• Intermediate Python skills

• Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

배울 내용

  •  Identify responsible data collection for building a fair ML production system.

  • Implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended

  • Understand the data journey over a production system’s lifecycle and leverage ML metadata and enterprise schemas to address quickly evolving data.

귀하가 습득할 기술

  • ML Metadata
  • Convolutional Neural Network
  • TensorFlow Extended (TFX)
  • Data Validation
  • Data transformation
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영어

제공자:

Placeholder

deeplearning.ai

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up86%(3,009개의 평가)
1
1
완료하는 데 6시간 필요

Week 1: Collecting, Labeling and Validating Data

완료하는 데 6시간 필요
12개 동영상 (총 95분), 3 개의 읽기 자료, 7 개의 테스트
2
2
완료하는 데 7시간 필요

Week 2: Feature Engineering, Transformation and Selection

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 86분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
3
3
완료하는 데 5시간 필요

Week 3: Data Journey and Data Storage

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 42분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
4
4
완료하는 데 4시간 필요

Week 4 (Optional): Advanced Labeling, Augmentation and Data Preprocessing

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 31분), 5 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트

검토

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