EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals هو برنامج شهادة تكنولوجيا المعلومات الأوروبية في مكتبة Google TensorFlow للتعلم الآلي التي تتيح برمجة الذكاء الاصطناعي.
يركز منهج EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals على الجوانب النظرية والمهارات العملية في استخدام مكتبة TensorFlow المنظمة ضمن الهيكل التالي ، بما في ذلك محتوى تعليمي فيديو شامل كمرجع لشهادة EITC هذه.
TensorFlow هي مكتبة برامج مجانية ومفتوحة المصدر للتعلم الآلي. يمكن استخدامه عبر مجموعة من المهام ولكن يركز بشكل خاص على تدريب واستدلال الشبكات العصبية العميقة. إنها مكتبة رياضيات رمزية تعتمد على تدفق البيانات والبرمجة القابلة للتفاضل. يتم استخدامه لكل من البحث والإنتاج في Google.
بدءًا من عام 2011 ، أنشأ Google Brain DistBelief كنظام خاص للتعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية للتعلم العميق. نما استخدامه بسرعة عبر شركات Alphabet المتنوعة في كل من التطبيقات البحثية والتجارية. عينت Google العديد من علماء الكمبيوتر ، بما في ذلك Jeff Dean ، لتبسيط وإعادة بناء قاعدة كود DistBelief في مكتبة تطبيق أسرع وأكثر قوة ، والتي أصبحت TensorFlow. في عام 2009 ، قام الفريق ، بقيادة جيفري هينتون ، بتنفيذ backpropagation المعمم والتحسينات الأخرى التي سمحت بإنشاء شبكات عصبية بدقة أعلى إلى حد كبير ، على سبيل المثال تقليل الأخطاء في التعرف على الكلام بنسبة 25٪.
TensorFlow هو نظام الجيل الثاني من Google Brain. تم إصدار الإصدار 1.0.0 في 11 فبراير 2017. بينما يعمل التنفيذ المرجعي على أجهزة فردية ، يمكن تشغيل TensorFlow على العديد من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات (مع امتدادات CUDA و SYCL الاختيارية للحوسبة العامة على وحدات معالجة الرسومات). يتوفر TensorFlow على أنظمة Linux و macOS و Windows 64 بت ومنصات الحوسبة المحمولة بما في ذلك Android و iOS. تسمح بنيتها المرنة بالنشر السهل للحسابات عبر مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية (وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية) ، ومن أجهزة الكمبيوتر المكتبية إلى مجموعات الخوادم إلى الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية. يتم التعبير عن حسابات TensorFlow على هيئة رسوم بيانية لتدفق البيانات. يشتق اسم TensorFlow من العمليات التي تقوم بها هذه الشبكات العصبية على مصفوفات بيانات متعددة الأبعاد ، والتي يشار إليها باسم الموترات. خلال مؤتمر Google I/O في يونيو 2016 ، صرح جيف دين أن 1,500 مستودع على GitHub ذكرت TensorFlow ، منها 5 فقط من Google. في ديسمبر 2017 ، قدم مطورو Google و Cisco و RedHat و CoreOS و CaiCloud Kubeflow في مؤتمر. يسمح Kubeflow بتشغيل ونشر TensorFlow على Kubernetes. في مارس 2018 ، أعلنت Google عن الإصدار 1.0 من TensorFlow.js للتعلم الآلي في JavaScript. في يناير 2019 ، أعلنت Google عن TensorFlow 2.0. أصبح متاحًا رسميًا في سبتمبر 2019. في مايو 2019 ، أعلنت Google عن TensorFlow Graphics للتعلم العميق في رسومات الكمبيوتر.
للتعرف بالتفصيل على منهج الشهادات ، يمكنك توسيع الجدول أدناه وتحليله.
يشير منهج EITC/AI/TFF لشهادة أساسيات TensorFlow إلى مواد تعليمية مفتوحة الوصول في شكل فيديو. تنقسم عملية التعلم إلى هيكل خطوة بخطوة (برامج -> دروس -> موضوعات) تغطي أجزاء المنهج ذات الصلة. كما يتم توفير استشارات غير محدودة مع خبراء المجال.
للحصول على تفاصيل حول التحقق من إجراءات الشهادة كيف تعمل.
المصادر المرجعية للمناهج
جوجل TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
مصادر التعلم من Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/learn/
وثائق TensorFlow API
https://www.tensorflow.org/api_docs/
نماذج TensorFlow ومجموعات البيانات
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
مجتمع TensorFlow
https://www.tensorflow.org/community/
تدريب Google Cloud AI Platform مع TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
قم بتنزيل المواد التحضيرية الكاملة للتعلم الذاتي دون الاتصال بالإنترنت لبرنامج EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals في ملف PDF
المواد التحضيرية لـ EITC/AI/TFF - الإصدار القياسي
المواد التحضيرية لـ EITC/AI/TFF - نسخة موسعة مع أسئلة المراجعة