EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals is die Europese IT-sertifiseringsprogram op die Google TensorFlow-masjienleerbiblioteek wat programmering van kunsmatige intelligensie moontlik maak.
Die kurrikulum van die EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals fokus op die teoretiese aspekte en praktiese vaardighede in die gebruik van die TensorFlow-biblioteek wat binne die volgende struktuur georganiseer is, en omvattende videodidaktiese inhoud as verwysing vir hierdie EITC-sertifisering.
TensorFlow is 'n gratis en oopbron sagteware-biblioteek vir masjienleer. Dit kan in verskillende take gebruik word, maar fokus veral op opleiding en afleiding van diep neurale netwerke. Dit is 'n simboliese wiskundebiblioteek wat gebaseer is op datavloei en onderskeibare programmering. Dit word gebruik vir sowel navorsing as produksie by Google.
Vanaf 2011 het Google Brain DistBelief gebou as 'n eie masjienleerstelsel gebaseer op neurale netwerke met diep leer. Die gebruik daarvan het vinnig toegeneem in verskillende Alfabet-ondernemings in sowel navorsings- as kommersiële toepassings. Google het verskeie rekenaarwetenskaplikes, waaronder Jeff Dean, aangewys om die kodebasis van DistBelief te vereenvoudig in 'n vinniger, meer robuuste biblioteek vir toepassingsgraad, wat TensorFlow geword het. In 2009 het die span, onder leiding van Geoffrey Hinton, algemene backpropagation en ander verbeterings geïmplementeer wat die opwekking van neurale netwerke met 'n aansienlik hoër akkuraatheid moontlik gemaak het, byvoorbeeld 'n vermindering van 25% in spraakherkenning met XNUMX%.
TensorFlow is die tweede generasie stelsel van Google Brain. Weergawe 1.0.0 is op 11 Februarie 2017 vrygestel. Alhoewel die verwysingsimplementering op enkele toestelle uitgevoer word, kan TensorFlow op verskeie SVE's en GPU's werk (met opsionele CUDA- en SYCL-uitbreidings vir algemene rekenaars op grafiese verwerkingseenhede). TensorFlow is beskikbaar op 64-bis Linux-, macOS-, Windows- en mobiele rekenaarplatforms, insluitend Android en iOS. Die buigsame argitektuur maak dit maklik om berekenings op verskillende platforms (CPU's, GPU's, TPU's) te implementeer, en van lessenaars tot bedienersgroepe tot mobiele en randtoestelle. TensorFlow-berekeninge word uitgedruk as statiewe datavloeigrafieke. Die naam TensorFlow is afgelei van die bewerkings wat sulke neurale netwerke op multidimensionele data-skikkings uitvoer, wat tensors genoem word. Tydens die Google I/O-konferensie in Junie 2016 het Jeff Dean gesê dat 1,500 bewaarplekke op GitHub TensorFlow genoem het, waarvan slegs 5 van Google afkomstig was. In Desember 2017 stel ontwikkelaars van Google, Cisco, RedHat, CoreOS en CaiCloud Kubeflow tydens 'n konferensie bekend. Met Kubeflow kan TensorFlow op Kubernetes bedryf en ontplooi word. In Maart 2018 het Google TensorFlow.js weergawe 1.0 vir masjienleer in JavaScript aangekondig. In Januarie 2019 het Google TensorFlow 2.0 aangekondig. Dit het amptelik beskikbaar geword in September 2019. In Mei 2019 het Google TensorFlow Graphics aangekondig vir diep leer in rekenaargrafika.
Om jouself in besonderhede te vergewis van die sertifiseringskurrikulum, kan jy die tabel hieronder uitbrei en ontleed.
Die EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-sertifiseringskurrikulum verwys na oop-toegang didaktiese materiaal in 'n videovorm. Leerproses word verdeel in 'n stap-vir-stap-struktuur (programme -> lesse -> onderwerpe) wat relevante kurrikulumdele dek. Onbeperkte konsultasie met domeinkundiges word ook verskaf.
Gaan na vir besonderhede oor die Sertifiseringsprosedure Hoe dit werk.
Kurrikulumverwysingshulpbronne
Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
Google TensorFlow -leerhulpbronne
https://www.tensorflow.org/learn/
TensorFlow API -dokumentasie
https://www.tensorflow.org/api_docs/
TensorFlow -modelle en -datastelle
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
TensorFlow -gemeenskap
https://www.tensorflow.org/community/
Google Cloud AI -platformopleiding met TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Sertifiseringsprogram Kurrikulum
