„EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals“ yra Europos IT sertifikavimo programa „Google TensorFlow“ mašininio mokymosi bibliotekoje, leidžianti programuoti dirbtinį intelektą.
EITC/AI/TFF „TensorFlow Fundamentals“ mokymo programoje dėmesys sutelktas į teorinius aspektus ir praktinius įgūdžius naudojant „TensorFlow“ biblioteką, suskirstytą pagal šią struktūrą, apimančią išsamų vaizdo didaktikos turinį kaip nuorodą į šį EITC sertifikatą.
„TensorFlow“ yra nemokama ir atviro kodo programinė biblioteka, skirta mokytis mašinoje. Jis gali būti naudojamas atliekant įvairias užduotis, tačiau ypatingą dėmesį skiria giliųjų nervinių tinklų mokymui ir išvadoms. Tai simbolinė matematikos biblioteka, pagrįsta duomenų srautu ir diferencijuojamu programavimu. Jis naudojamas tiek tyrimams, tiek gamybai „Google“.
Nuo 2011 m. „Google Brain“ sukūrė „DistBelief“ kaip nuosavybės mašininio mokymosi sistemą, pagrįstą giluminio mokymosi neuroniniais tinklais. Jo naudojimas sparčiai augo įvairiose Abėcėlės bendrovėse tiek tyrimuose, tiek komercinėse srityse. „Google“ paskyrė kelis kompiuterių mokslininkus, įskaitant Jeffą Deaną, kad supaprastintų ir pertvarkytų „DistBelief“ kodą į greitesnę ir patikimesnę programos lygio biblioteką, kuri tapo „TensorFlow“. 2009 m. Komanda, vadovaujama Geoffrey Hinton, įgyvendino apibendrintą antrinį skleidimą ir kitus patobulinimus, kurie leido generuoti neuroninius tinklus žymiai didesniu tikslumu, pavyzdžiui, kalbos atpažinimo klaidos sumažėjo 25%.
„TensorFlow“ yra antrosios kartos „Google Brain“ sistema. Versija 1.0.0 buvo išleista 11 m. Vasario 2017 d. Nors nuorodos diegimas veikia atskiruose įrenginiuose, „TensorFlow“ gali veikti su keliais centriniais procesoriais ir GPU (su pasirinktiniais CUDA ir SYCL plėtiniais, skirtais grafikos procesorių bendrosios paskirties skaičiavimams). „TensorFlow“ galima naudoti 64 bitų „Linux“, „MacOS“, „Windows“ ir mobiliųjų kompiuterių platformose, įskaitant „Android“ ir „iOS“. Jo lanksti architektūra leidžia lengvai pritaikyti skaičiavimus įvairiose platformose (procesoriuose, GPU, TPU) ir nuo darbalaukių iki serverių grupių, mobiliųjų ir krašto įrenginių. „TensorFlow“ skaičiavimai išreiškiami kaip būsenos duomenų srauto grafikai. Pavadinimas „TensorFlow“ yra kilęs iš operacijų, kurias tokie neuroniniai tinklai atlieka daugiamatėse duomenų masyvuose, kurie vadinami tensorais. Per „Google I/O“ konferenciją 2016 m. Birželio mėn. Jeffas Deanas pareiškė, kad 1,500 „GitHub“ saugyklų paminėjo „TensorFlow“, iš kurių tik 5 buvo „Google“. 2017 m. Gruodžio mėn. „Google“, „Cisco“, „RedHat“, „CoreOS“ ir „CaiCloud“ kūrėjai konferencijoje pristatė „Kubeflow“. „Kubeflow“ leidžia valdyti ir įdiegti „TensorFlow“ „Kubernetes“. 2018 m. Kovo mėn. „Google“ paskelbė „TensorFlow.js“ 1.0 versiją, skirtą mašininiam mokymuisi naudojant „JavaScript“. 2019 m. Sausio mėn. „Google“ paskelbė „TensorFlow 2.0“. Jis tapo oficialiai prieinamas 2019 m. Rugsėjo mėn. 2019 m. Gegužės mėn. „Google“ paskelbė „TensorFlow Graphics“, skirtą giliam kompiuterinės grafikos mokymuisi.
Norėdami išsamiai susipažinti su sertifikavimo programa, galite išplėsti ir išanalizuoti toliau pateiktą lentelę.
EITC/AI/TFF „TensorFlow Fundamentals“ sertifikavimo mokymo programoje pateikiamos nuorodos į atviros prieigos didaktinę medžiagą vaizdo įrašo forma. Mokymosi procesas yra padalintas į laipsnišką struktūrą (programos -> pamokos -> temos), apimančią atitinkamas mokymo programos dalis. Taip pat teikiamos neribotos konsultacijos su domenų ekspertais.
Norėdami gauti daugiau informacijos apie sertifikavimo procedūrą, patikrinkite Patogus abonementas.
Gyvenimo aprašymo šaltiniai
„Google TensorFlow“
https://www.tensorflow.org/
„Google TensorFlow“ mokymosi ištekliai
https://www.tensorflow.org/learn/
„TensorFlow“ API dokumentacija
https://www.tensorflow.org/api_docs/
„TensorFlow“ modeliai ir duomenų rinkiniai
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
„TensorFlow“ bendruomenė
https://www.tensorflow.org/community/
„Google Cloud AI“ platformos mokymai su „TensorFlow“
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Atsisiųskite visą savarankiško mokymosi neprisijungus parengiamąją EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals programos medžiagą PDF faile
EITC/AI/TFF paruošiamoji medžiaga – standartinė versija
EITC/AI/TFF parengiamoji medžiaga – išplėstinė versija su peržiūros klausimais