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학습 과정을 마스터하세요

머신러닝 전문가가 되기 위해서는 먼저 코딩, 수학, ML 이론, 처음부터 끝까지 자체 ML 프로젝트를 빌드하는 방법으로 이루어진 4개의 학습 영역에서 탄탄한 기반을 다져야 합니다.

TensorFlow의 엄선된 커리큘럼으로 4가지 기술을 향상하거나 아래의 리소스 라이브러리를 탐색하여 나만의 학습 과정을 선택해 보세요.

머신러닝 교육의 네 가지 영역

교육 과정을 시작할 때는 ML의 학습 방법을 먼저 이해하는 것이 중요합니다. 학습 과정은 네 가지 지식 분야로 나뉘어 있으며, 각 분야는 저마다 ML 퍼즐의 기초적인 부분을 제공합니다. 이 과정을 지원하기 위해 마련해 둔 도서, 동영상, 온라인 강의로 역량을 키우고 프로젝트에 ML을 사용할 준비를 갖출 수 있습니다. 지식 수준을 높여줄 엄선된 커리큘럼으로 시작하거나 리소스 라이브러리를 탐색하여 나만의 학습 과정을 선택해 보세요.

  • 코딩 기술: ML 모델을 빌드하는 데는 단순한 ML 개념의 이해 이외에도 많은 요소가 개입하며, 데이터 관리, 매개변수 미세 조정, 모델의 테스트와 최적화에 필요한 결과 파싱을 위해 코딩이 필요합니다.

  • 수학과 통계: ML은 수학이 매우 중요하게 사용되는 분야이므로 ML 모델을 수정하거나 새로운 모델을 처음부터 빌드할 계획이라면 기반이 되는 수학 개념에 익숙해야 합니다.

  • ML 이론: ML 이론의 기초를 알아두면 빌드 작업의 토대가 되고 문제가 발생했을 때 해결하는 데도 도움이 됩니다.

  • 나만의 프로젝트 빌드: ML을 직접 경험해 보는 것이 지식을 테스트하는 가장 좋은 방법입니다. 간단한 colab 또는 가이드를 통해 미리 연습해 보세요.

TensorFlow 커리큘럼

추천 강의, 도서, 동영상이 포함된 커리큘럼 중 하나로 학습을 시작해 보세요.

초보자용
TensorFlow를 활용한 머신러닝의 기초

다양한 도서와 온라인 강의를 통해 ML의 기초를 배워보세요. scikit-learn로 ML에 첫 발을 들인 다음 TensorFlow 2.0을 사용한 딥 러닝으로 이어지며, 이후 초보자 가이드에서 배운 내용을 연습할 기회를 갖습니다.

중급 및 전문가용
TensorFlow를 활용한 이론 및 고급 머신러닝

머신러닝의 기초를 이해했다면 신경망을 이론적으로 깊이 있게 이해하고 기반을 이루는 수학적 개념에 관한 지식을 넓혀 역량을 한 단계 끌어 올리세요.

초보자용
특화 과정: 자바스크립트 개발을 위한 TensorFlow의 기초

자바스크립트 머신러닝 개발의 기초와 브라우저에서 직접 배포하는 방법을 알아봅니다. 실습을 통해 딥 러닝과 TensorFlow.js를 시작하는 방법을 상세히 소개합니다.

교육 리소스

나만의 학습 과정을 선택하고 TensorFlow 팀에서 추천하는 도서, 강의, 동영상, 예제 등을 통해 ML의 기초를 배워보세요.

도서

읽기는 ML과 딥 러닝의 기초를 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 도서는 향후 새로운 개념을 더 빠르게 익히는 데 필요한 이론적 지식을 제공해 줍니다.

도서
Python을 활용한 딥 러닝(Deep Learning with Python), 프랑스와 숄레 저

이 도서는 실용적인 Keras 딥 러닝 실습 입문서입니다.

도서
Scikit-Learn, Keras, TensorFlow를 활용한 머신러닝 실전(Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow), 2판, 오렐리앙 게론 저

이 도서는 구체적인 예제, 최소한의 이론, 두 가지 프로덕션 지원 Python 프레임워크인 Scikit-Learn과 TensorFlow를 사용하여 지능형 시스템 빌드에 필요한 개념과 도구를 직관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다.

도서
딥 러닝: MIT 프레스 북(Deep Learning: An MIT Press Book), 이안 굿펠로우, 요슈아 벤지오, 애런 쿠르빌 공저

이 딥 러닝 교과서는 학생과 실무자들이 일반적인 머신러닝, 그리고 그 중에서도 딥 러닝 분야에 입문하는 데 도움이 되도록 만들어진 리소스입니다.

도서
신경망과 딥 러닝(Neural Networks and Deep Learning), 마이클 닐슨 저

이 도서는 신경망에 관한 이론적인 배경지식을 제공합니다. TensorFlow를 사용하지는 않지만 더 많은 내용을 배우고자 하는 학생들이 참고하기에 좋습니다.

도서
자바스크립트를 활용한 딥 러닝(Deep Learning with JavaScript), 샹칭 카이, 스탠리 빌레스치, 에릭 D. 닐슨, 프랑스와 숄레 공저

TensorFlow 라이브러리의 주요 저자들이 집필한 이 도서는 유용한 사용 사례와 브라우저 또는 노드의 자바스크립트 딥 러닝 앱에 관한 상세한 지침을 제공합니다.

여러 부분으로 구성된 온라인 강의

여러 부분으로 구성된 온라인 강의를 수강하는 것은 ML의 기본 개념을 학습하기에 좋은 방법입니다. 많은 강의에서 유용한 시각적 설명과 더불어, 머신러닝을 업무 또는 개인적인 프로젝트에 바로 적용하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

기초 온라인 강의
deeplearning.ai: TensorFlow: 데이터 및 배포 특화 과정

모델 빌드 및 학습 방법을 배웠습니다. 이제 4개 과정으로 구성된 특화 과정을 통해 다양한 배포 시나리오를 탐색하고 더 효과적인 모델 학습에 데이터를 사용하는 방법을 배워 보세요.

기초 온라인 강의
deeplearning.ai: AI, ML, 딥 러닝을 위한 TensorFlow 소개

TensorFlow팀과의 협력을 통해 개발된 이 강의는 TensorFlow의 실제 활용 특화 과정의 일환으로, TensorFlow 사용을 위한 권장사항을 배울 수 있습니다.

기초 온라인 강의
Udacity: 딥 러닝을 위한 TensorFlow 입문

TensorFlow 팀과 Udacity에서 개발한 이 온라인 과정에서는 TensorFlow로 딥 러닝 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

기초 온라인 강의
deeplearning.ai: TensorFlow의 실제 활용 특화 과정

TensorFlow 개발자가 진행하는 4개 과정으로 이루어진 이 특화 과정에서는 개발자가 TensorFlow로 확장 가능한 AI 기반 알고리즘을 빌드하는 데 사용하는 도구와 소프트웨어를 알아봅니다.

기초 온라인 강의
deeplearning.ai: 딥 러닝 특화 과정

5개 과정에서는 딥 러닝의 기초, 신경망 빌드 방법, 머신러닝 프로젝트를 성공으로 이끌고 AI 관련 경력을 쌓는 방법 등을 알아봅니다. 이론뿐 아니라 이론이 산업에 어떻게 적용되는지도 배울 수 있습니다.

기초 온라인 강의
스탠퍼드 강의 CS231n: 시각적 인식을 위한 컨볼루셔널 신경망

이 과정에서는 컴퓨터 비전 작업, 특히 이미지 분류를 위한 엔드 투 엔드 모델의 학습에 중점을 두고 딥 러닝 아키텍처를 자세히 살펴봅니다. 강의 동영상, 슬라이드, 반복되는 이전 과정의 기존 강의 계획서를 살펴보세요.

기초 온라인 강의
MIT 강의 6.S191: 딥 러닝 입문

이 MIT 과정에서는 딥 러닝 알고리즘에 관한 기초 지식과 TensorFlow로 신경망을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

기타 리소스

프로덕션 파이프라인을 빌드하고자 하는 모바일 및 웹 개발자와 사용자가 시작하는 데 도움이 되도록 요구사항별 TensorFlow 라이브러리와 프레임워크 등 즐겨찾는 리소스를 모았습니다.

기초 온라인 강의
JS 딥 러닝(Deep Learning in JS), 아시 크리슈난 저

deeplearn.js를 사용해 딥 러닝 시스템이 어떻게 사고 방식을 학습하고 검토하는지 알아보세요.

기초 온라인 강의
TensorFlow의 TensorFlow.js 시작하기

TensorFlow.js로 머신러닝된 모델의 학습 및 실행에 관해 알아보고 자바스크립트로 브라우저에서 바로 실행되는 머신러닝 모델을 만드는 방법을 보여주는 3부작 시리즈입니다.

기초 온라인 강의
TensorFlow.js: Coding Train의 인텔리전스 및 학습 시리즈

머신러닝과 신경망 빌드에 관한 시리즈의 일부인 이 동영상 재생목록은 TensorFlow.js, 핵심 API, 자바스크립트 라이브러리를 사용한 ML 모델의 학습 및 배포 방법에 중점을 둡니다.

기초 온라인 강의
Deeplizard의 자바스크립트 TensorFlow.js 딥 러닝

이 시리즈에서는 클라이언트 측 인공 신경망의 개념을 소개합니다. 클라이언트-서버 딥 러닝 아키텍처와 TFJS 모델로 Keras 모델 전환, Node.js를 통한 모델 제공, 브라우저에서의 학습 및 전이 학습 등에 관해 알아보세요.

기초 온라인 강의
TensorFlow Extended: 현실의 프로덕션 머신러닝

TensorFlow Extended(TFX)를 사용한 자체 프로덕션 ML 파이프라인 만들기에 관한 TensorFlow 팀의 5부작 시리즈입니다.

기초 온라인 강의
내 기기 속 머신러닝: 다양한 옵션(Google I/O'19)

Google I/O의 이번 세션에서는 머신러닝을 사용하여 모바일 앱과 에지 기기를 강화할 수 있는 다양한 옵션을 알기 쉽게 설명합니다. TensorFlow Lite로 모델을 학습시키는 방법과 다양한 기기에서 이러한 모델이 사용되는 방식을 알아보세요.

수학 개념

ML 지식을 심화하기 위해 이러한 리소스를 활용하면 더 높은 수준으로 발전하는 데 필요한 수학적 개념을 이해할 수 있습니다.

수학 개념
Google Developers 머신러닝 단기집중과정

TensorFlow API를 이용한 머신러닝 단기집중과정은 머신러닝을 배우려는 실무자를 위한 자기 주도형 학습 가이드입니다. 동영상 강의와 실제 우수사례, 실습이 포함된 일련의 강의로 구성되어 있습니다.

수학 개념
Coursera: 머신러닝을 위한 수학 특화 과정

Coursera의 이 온라인 특화 과정은 직관적인 이해를 위해 기본적인 수학 내용을 빠르게 확인하고, 이를 머신러닝 및 데이터 과학과 연결하여 수학과 머신러닝 사이의 간극을 메우는 것을 목표로 합니다.

수학 개념
3blue1brown이 알려주는 딥 러닝

3blue1brown은 시각에 우선한 접근 방식으로 수학을 보여주는 데 중점을 두고 있습니다. 이 동영상 시리즈에서는 신경망의 기초와 수학 개념을 통한 신경망의 작동 원리를 알아봅니다.

수학 개념
3blue1brown이 알려주는 선형 대수의 핵심

행렬, 행렬식, 고유 항목 등의 기하학적 이해를 설명하는 3blue1brown의 짧은 시각적 동영상 시리즈입니다.

수학 개념
3blue1brown이 알려주는 미적분학의 핵심

방정식의 원리와 기본 정리에 관해 제대로 이해할 수 있도록 미적분학의 기초를 설명하는 3blue1brown의 짧은 시각적 동영상 시리즈입니다.

수학 개념
MIT 강의18.06: 선형 대수

MIT의 이 입문 과정에서는 행렬 이론과 선형 대수를 다룹니다. 방정식, 벡터 공간, 행렬식, 고유값, 유사성, 양정치 행렬 등 다른 분야에도 유용한 주제가 강조됩니다.

수학 개념
MIT 강의 18.01: 단일 변수 미적분

MIT의 이 미적분 입문 강의는 변수가 하나인 함수의 미분과 적분, 응용을 다룹니다.

수학 개념
눈으로 보는 이론

확률과 통계를 시각적으로 소개합니다.

수학 개념
R을 응용한 통계적 학습의 기초(An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R), 제임스 G., 위튼, D., 헤이스티, T., 팁시라니, R 공저

이 도서는 머신러닝에서 모델을 학습시키는 데 필요한 방대하고 복잡한 데이터세트를 이해하는 데 필수적인 도구 세트인 통계 학습 분야를 개괄합니다.

인간 중심 AI

ML 모델을 설계하거나 AI 기반 애플리케이션을 빌드할 때는 제품과 상호작용하는 사용자, 그리고 공정성, 해석 가능성, 개인정보 보호, 보안을 AI 시스템에 빌드하는 최적의 방식을 고려하는 것이 중요합니다.

인간 중심 AI
사람 + AI 안내서

Google에서 만든 이 안내서는 인간 중심 AI 제품을 빌드하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 흔히 발생하는 실수를 피하고 탁월한 환경을 설계하며 AI 중심 애플리케이션 빌드 시 사용자에 중점을 둘 수 있습니다.

인간 중심 AI
책임감 있는 AI 관행

공정성, 해석 가능성, 개인정보 보호, 보안을 AI 시스템에 빌드하기 위한 Google AI의 권장사항을 자세히 알아보세요.

인간 중심 AI
머신러닝의 공정성에 관한 소개 모듈

Google MLCC의 이 한 시간짜리 모듈에서는 학습자를 대상으로 학습 데이터에서 드러날 수 있는 인간의 다양한 편향과 이들의 효과를 파악하고 평가하는 전략에 관해 소개합니다.