EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals er det europeiske IT-sertifiseringsprogrammet på Google TensorFlow maskinlæringsbiblioteket som muliggjør programmering av kunstig intelligens.
Læreplanen til EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals fokuserer på de teoretiske aspektene og praktiske ferdighetene ved bruk av TensorFlow-biblioteket organisert i følgende struktur, og inkluderer omfattende videodidaktisk innhold som referanse for denne EITC-sertifiseringen.
TensorFlow er et gratis programvare bibliotek med åpen kildekode for maskinlæring. Den kan brukes på en rekke oppgaver, men har spesielt fokus på trening og inferens av dype nevrale nettverk. Det er et symbolsk mattebibliotek basert på dataflyt og differensierbar programmering. Den brukes til både forskning og produksjon hos Google.
Fra 2011 bygde Google Brain DistBelief som et proprietært maskinlæringssystem basert på dyp læring nevrale nettverk. Bruken av den vokste raskt i forskjellige Alfabet-selskaper innen både forskning og kommersielle applikasjoner. Google tilordnet flere dataforskere, inkludert Jeff Dean, for å forenkle og omforme kodebasen til DistBelief til et raskere, mer robust applikasjonsgrad-bibliotek, som ble TensorFlow. I 2009 hadde teamet, ledet av Geoffrey Hinton, implementert generalisert backpropagation og andre forbedringer som tillot generering av nevrale nettverk med vesentlig høyere nøyaktighet, for eksempel en 25% reduksjon i feil i talegjenkjenning.
TensorFlow er Googles hjernens andre generasjons system. Versjon 1.0.0 ble utgitt 11. februar 2017. Mens referanseimplementeringen kjører på enkeltenheter, kan TensorFlow kjøre på flere CPUer og GPUer (med valgfrie CUDA- og SYCL-utvidelser for generell databehandling på grafikkbehandlingsenheter). TensorFlow er tilgjengelig på 64-biters Linux-, macOS-, Windows- og mobile databehandlingsplattformer, inkludert Android og iOS. Den fleksible arkitekturen muliggjør enkel distribusjon av beregning på tvers av en rekke plattformer (CPUer, GPUer, TPUer), og fra stasjonære datamaskiner til klynger av servere til mobile enheter. TensorFlow-beregninger uttrykkes som stateful dataflow-grafer. Navnet TensorFlow stammer fra operasjonene som slike nevrale nettverk utfører på flerdimensjonale dataarriser, som blir referert til som tensorer. Under Google I/O-konferansen i juni 2016 uttalte Jeff Dean at 1,500 arkiver på GitHub nevnte TensorFlow, hvorav bare 5 var fra Google. I desember 2017 introduserte utviklere fra Google, Cisco, RedHat, CoreOS og CaiCloud Kubeflow på en konferanse. Kubeflow tillater drift og distribusjon av TensorFlow på Kubernetes. I mars 2018 kunngjorde Google TensorFlow.js versjon 1.0 for maskinlæring i JavaScript. I januar 2019 kunngjorde Google TensorFlow 2.0. Den ble offisielt tilgjengelig i september 2019. I mai 2019 kunngjorde Google TensorFlow Graphics for dyp læring innen datagrafikk.
For å gjøre deg mer kjent med sertifiseringspensumet kan du utvide og analysere tabellen nedenfor.
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals Certification Curriculum refererer til didaktisk materiale med åpen tilgang i en videoform. Læringsprosessen er delt inn i en trinnvis struktur (programmer -> leksjoner -> emner) som dekker relevante læreplandeler. Ubegrenset rådgivning med domeneeksperter tilbys også.
Sjekk for detaljer om sertifiseringsprosedyren Hvordan det fungerer.
Læreplaner Referanse Ressurser
Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
Læringsressurser for Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/learn/
TensorFlow API -dokumentasjon
https://www.tensorflow.org/api_docs/
TensorFlow -modeller og datasett
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
TensorFlow-fellesskap
https://www.tensorflow.org/community/
Opplæring i Google Cloud AI -plattform med TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Last ned det komplette offline selvlærende forberedende materialet for EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-programmet i en PDF-fil
EITC/AI/TFF forberedende materialer – standardversjon
EITC/AI/TFF forberedende materiell – utvidet versjon med gjennomgangsspørsmål