Основы EITC/AI/TFF TensorFlow
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals - это европейская программа ИТ-сертификации для библиотеки машинного обучения Google TensorFlow, позволяющая программировать искусственный интеллект.
Учебная программа курса EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals фокусируется на теоретических аспектах и практических навыках использования библиотеки TensorFlow, организованной в соответствии со следующей структурой, включающей в себя комплексные и структурированные материалы для самостоятельного изучения по программе сертификации EITCI, подкрепленные справочным видеоконтентом с открытым доступом в качестве основы для подготовки к получению сертификата EITC путем сдачи соответствующего экзамена.
TensorFlow - это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для машинного обучения. Его можно использовать для решения ряда задач, но особое внимание уделяется обучению и анализу глубоких нейронных сетей. Это символьная математическая библиотека, основанная на потоке данных и дифференцируемом программировании. Он используется как для исследований, так и для производства в Google.
Начиная с 2011 года Google Brain создала DistBelief как проприетарную систему машинного обучения, основанную на нейронных сетях глубокого обучения. Его использование в различных компаниях Alphabet быстро росло как в исследовательских, так и в коммерческих приложениях. Google поручил нескольким компьютерщикам, в том числе Джеффу Дину, упростить и реорганизовать кодовую базу DistBelief в более быструю и надежную библиотеку прикладного уровня, которая стала TensorFlow. В 2009 году команда, возглавляемая Джеффри Хинтоном, внедрила обобщенное обратное распространение и другие улучшения, которые позволили создавать нейронные сети с существенно более высокой точностью, например, сокращением ошибок распознавания речи на 25%.
TensorFlow - это система второго поколения Google Brain. Версия 1.0.0 была выпущена 11 февраля 2017 года. Хотя эталонная реализация работает на отдельных устройствах, TensorFlow может работать на нескольких процессорах и графических процессорах (с дополнительными расширениями CUDA и SYCL для вычислений общего назначения на графических процессорах). TensorFlow доступен на 64-битных Linux, macOS, Windows и мобильных вычислительных платформах, включая Android и iOS. Его гибкая архитектура позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах (процессоры, графические процессоры, TPU), а также от настольных компьютеров до кластеров серверов и мобильных и пограничных устройств. Вычисления TensorFlow выражаются в виде графов потоков данных с отслеживанием состояния. Название TensorFlow происходит от операций, которые такие нейронные сети выполняют с многомерными массивами данных, которые называются тензорами. Во время конференции Google I/O в июне 2016 года Джефф Дин заявил, что в 1,500 репозиториях на GitHub упоминается TensorFlow, из которых только 5 принадлежат Google. В декабре 2017 года разработчики из Google, Cisco, RedHat, CoreOS и CaiCloud представили Kubeflow на конференции. Kubeflow позволяет использовать и развертывать TensorFlow в Kubernetes. В марте 2018 года Google анонсировал TensorFlow.js версии 1.0 для машинного обучения на JavaScript. В январе 2019 года Google анонсировал TensorFlow 2.0. Он стал официально доступен в сентябре 2019 года. В мае 2019 года Google анонсировал TensorFlow Graphics для глубокого обучения компьютерной графике.
Чтобы более подробно ознакомиться с учебным планом сертификации, вы можете расширить и проанализировать таблицу ниже.
Учебная программа сертификации EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ссылается на дидактические материалы открытого доступа в видеоформате. Процесс обучения разделен на пошаговую структуру (программы -> уроки -> темы), охватывающую соответствующие части учебной программы. Участники могут получить доступ к ответам и задать более актуальные вопросы в разделе «Вопросы и ответы» интерфейса электронного обучения в соответствии с текущей темой учебной программы EITC. Прямые и неограниченные консультации с экспертами в предметной области также доступны через интегрированную в платформу систему онлайн-сообщений, а также через контактную форму.
Подробнее о процедуре сертификации см. Как это работает.
Справочные ресурсы по учебной программе
Гугл ТензорФлоу
https://www.tensorflow.org/
Учебные ресурсы Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/learn/
Документация по API TensorFlow
https://www.tensorflow.org/api_docs/
Модели и наборы данных TensorFlow
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
Сообщество TensorFlow
https://www.tensorflow.org/community/
Обучение работе с платформой Google Cloud AI с TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Загрузите полные подготовительные материалы для автономного самообучения по программе EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals в файле PDF.
Подготовительные материалы EITC/AI/TFF – стандартная версия