EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals - гэта еўрапейская праграма ІТ-сертыфікацыі ў бібліятэцы машыннага навучання Google TensorFlow, якая дазваляе праграмаваць штучны інтэлект.
Вучэбная праграма Асноў EITC/AI/TFF TensorFlow сканцэнтравана на тэарэтычных аспектах і практычных навыках выкарыстання бібліятэкі TensorFlow, арганізаваных у наступнай структуры, і ахоплівае ўсёабдымны дыдактычны змест відэа ў якасці эталона для сертыфікацыі EITC.
TensorFlow - гэта бясплатная бібліятэка праграмнага забеспячэння для машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам. Ён можа быць выкарыстаны для цэлага шэрагу задач, але асаблівая ўвага надаецца навучанню і высновам глыбокіх нейронных сетак. Гэта сімвалічная матэматычная бібліятэка, заснаваная на патоку дадзеных і дыферэнцыраваным праграмаванні. Ён выкарыстоўваецца як для даследаванняў, так і для вытворчасці ў Google.
Пачынаючы з 2011 года, Google Brain стварыў DistBelief як уласную сістэму машыннага навучання, заснаваную на нейронных сетках глыбокага навучання. Яго выкарыстанне хутка расло ў розных алфавітных кампаніях як у навуковых, так і ў камерцыйных праграмах. Google даручыў некалькім камп'ютэрным навукоўцам, у тым ліку Джэфу Дыну, спрасціць і перарабіць кодавую базу DistBelief у больш хуткую і надзейную бібліятэку класа прыкладанняў, якая стала TensorFlow. У 2009 годзе каманда, якую ўзначальваў Джэфры Хінтан, укараніла абагульненае зваротнае распаўсюджванне і іншыя ўдасканаленні, якія дазволілі генераваць нейронавыя сеткі з значна больш высокай дакладнасцю, напрыклад, зніжэнне памылак у распазнаванні прамовы на 25%.
TensorFlow - гэта другая генерацыя сістэмы Google Brain. Версія 1.0.0 была выпушчана 11 лютага 2017 г. У той час як эталонная рэалізацыя працуе на адзіночных прыладах, TensorFlow можа працаваць на некалькіх працэсарах і графічных працэсарах (з дадатковымі пашырэннямі CUDA і SYCL для вылічэнняў агульнага прызначэння на блоках апрацоўкі графікі). TensorFlow даступны на 64-разрадных платформах Linux, macOS, Windows і мабільных вылічэннях, уключаючы Android і iOS. Яго гнуткая архітэктура дазваляе лёгка разгарнуць вылічэнні на розных платформах (працэсары, графічныя працэсары, TPU), а таксама ад працоўных сталоў да кластараў сервераў да мабільных і краявых прылад. Вылічэнні TensorFlow выражаюцца ў выглядзе графікаў патоку дадзеных. Назва TensorFlow паходзіць ад аперацый, якія такія нейронавыя сеткі выконваюць на шматмерных масівах дадзеных, якія называюцца тэнзарамі. Падчас канферэнцыі ўводу-вываду Google у чэрвені 2016 года Джэф Дын заявіў, што 1,500 рэпазітарыяў на GitHub згадвалі TensorFlow, з якіх толькі 5 былі ад Google. У снежні 2017 года распрацоўшчыкі Google, Cisco, RedHat, CoreOS і CaiCloud прадставілі Kubeflow на канферэнцыі. Kubeflow дазваляе працаваць і разгортваць TensorFlow на Kubernetes. У сакавіку 2018 года Google абвясціў TensorFlow.js версіі 1.0 для машыннага навучання ў JavaScript. У студзені 2019 года Google абвясціў пра TensorFlow 2.0. Ён стаў афіцыйна даступны ў верасні 2019 года. У маі 2019 года Google абвясціў TensorFlow Graphics для глыбокага навучання камп'ютэрнай графіцы.
Для дэталёвага азнаямлення з вучэбнай праграмай сертыфікацыі вы можаце разгарнуць і прааналізаваць табліцу ніжэй.
Вучэбная праграма сертыфікацыі па асновах TensorFlow EITC/AI/TFF спасылаецца на дыдактычныя матэрыялы з адкрытым доступам у відэаформе. Працэс навучання падзелены на пакрокавую структуру (праграмы -> урокі -> тэмы), якая ахоплівае адпаведныя часткі вучэбнага плана. Таксама прадастаўляюцца неабмежаваныя кансультацыі з экспертамі па дамене.
Падрабязна пра працэдуру сертыфікацыі глядзіце Як гэта працуе?.
Даведачныя рэсурсы вучэбнай праграмы
Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
Навучальныя рэсурсы Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/learn/
Дакументацыя API TensorFlow
https://www.tensorflow.org/api_docs/
Мадэлі і наборы дадзеных TensorFlow
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
Супольнасць TensorFlow
https://www.tensorflow.org/community/
Навучанне платформе Google Cloud AI з TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Спампуйце поўныя афлайн-падрыхтоўчыя матэрыялы для праграмы EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals у фармаце PDF
Падрыхтоўчыя матэрыялы EITC/AI/TFF – стандартная версія
Падрыхтоўчыя матэрыялы EITC/AI/TFF – пашыраная версія з пытаннямі для агляду