EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras li ser bingehên bernamekirina fêrbûna kûr a Python bi pirtûkxaneyên fêrbûna mekîna TensorFlow û Keras, bernameya Bawernameya IT ya Ewropî ye.
Mufredata EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras li ser behreyên pratîkî di fêrbûna kûr de bernameya Python a bi pirtûkxaneyên TensorFlow û Keras ên di avahiya jêrîn de hatine organîzekirin disekine, naveroka dîdaktîk a vîdyoyê ya berfireh wekî referansek ji bo vê Bawernameya EITC vedigire.
Fêrbûna kûr (wekî fêrbûna avahîsazkirî ya kûr jî tê zanîn) beşek ji malbata firehtir a rêbazên fêrbûna makîneyê ye ku li ser bingeha torgilokên rehikan ên çêkirî yên bi fêrbûna temsîlkirinê re ye. Fêrbûn dikare were şopandin, nîv-çavdêr kirin an bê çavdêr kirin. Mîmarên fêrbûna kûr wekî tevnên kûr ên neyînî, tevnên baweriya kûr, tevnên reh ên neyînî û tevnên reh ên konvolutional li ser warên ku vîzyona komputerê, dîtina makîneyê, naskirina axaftinê, pêvajoya zimanê xwezayî, naskirina bihîstwerî, parzûnkirina torgiloka civakî, wergerandina makîneyê, biyînformatîk hatine bikar anîn. , sêwirana narkotîkê, analîzkirina wêneya bijîşkî, venêrîna materyalê û bernameyên lîstika sermaseyê, ku wana encam dane berhevdan û di hin rewşan de ji performansa pisporê mirovî.
Python zimanek bernameyê ya şirovekirî, di asta bilind û giştî de ye. Felsefeya sêwiranê ya Python bi karanîna xweya berbiçav a qada spî ya girîng girîngiyê dide xwendina kodê. Ziman û rêgezên jêhatî-armanc-armanca wê armanc dike ku alîkariya programvanan bike ku ji bo projeyên piçûk û mezin pîvana zelal, koda mantiqî binivîsin. Python ji ber pirtûkxaneya standard a berfireh bi gelemperî wekî "bataryayên tê de" têne şirove kirin. Python bi gelemperî bi alîkariya pirtûkxaneyên mîna TensorFlow, Keras, Pytorch û Scikit-fêr di projeyên zîrekiya çêkirî û projeyên fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn.
Python bi dînamîk-tîpkirî ye (di dema dirêjahiyê de gelek tevgerên bernameyên hevpar ên ku zimanên bernameyên statîk di dema berhevkirinê de pêk tînin) û zibil berhevkirî ye (bi rêveberiya bîranîna otomatîkî). Ew piştgirî dide paradîgmayên pir bernameyê, di nav de bernameyên damezrandinî (bi taybetî, rêgez), hedefgirtî û fonksiyonel. Ew di dawiya 1980-an de hate afirandin, û yekem carî di 1991-an de, ji hêla Guido van Rossum ve wekî dewlemendek ji zimanê bernameyên ABC-yê re hate weşandin. Python 2.0, di 2000 de hate weşandin, taybetmendiyên nû, wekî têgihîştinên navnîşan, û pergala berhevkirina çopê bi hejmartina referansê, û bi guhertoya 2.7 re di sala 2020 de hate bidawîkirin. Python 3.0, di 2008 de hate weşandin, sererastkirinek sereke ya zimanî bû ne bi tevahî paş-lihevhatî ye û pir kodê Python 2 li Python 3 nayê guhertin. Bi dawiya-jiyana Python 2 (û pip di 2021-an de piştevanî daket), tenê Python 3.6.x û paşê têne piştgirî kirin, bi guhertoyên kevn hîn jî piştgiriya mînak Windows 7 (û sazkerên kevn ên ku bi Windows-64-bit nayên sînorkirin).
Wergêrên Python ji bo pergalên xebitandinê yên sereke têne piştgirî kirin û ji bo çend hebên din jî hene (û di rabirdûyê de gelek pirtir piştgirî dikir). Civatek gerdûnî ya bernamenûs CPython, pêkanîna referansa çavkaniyek azad û vekirî pêşve dibe û diparêze. Saziyek ne-qezenc, Weqfa Nermalava Python, çavkaniyan ji bo pêşveçûna Python û CPython birêve dibe û rêve dibe.
Ji Çile 2021-an ve, Python di nav indexa zimanên bernameyên herî populer ên TIOBE de, li paş C û Java-yê, di rêza sêyemîn de cih digire, ku berê cihê duyemîn û xelata wan ji bo herî populerbûna ji bo 2020-an stendibû. Di 2007-an de, di sala 2010-an de Sala Bernameyê ya Sala hate hilbijartin , û 2018.
Lêkolînek ezmûnî dît ku zimanên nivîsandinê, wekî Python, ji zimanên kevneşopî, yên wekî C û Java, ji bo pirsgirêkên bernamekirinê yên têkildar manîpulekirina string û lêgerîna ferhengokekê, berhemdartir in, û destnîşan kir ku mezaxtina bîra bi gelemperî "ji Java çêtir e û ne ji C an C ++ pir xirabtir ”. Rêxistinên mezin ên ku Python bikar tînin ia Wikipedia, Google, Yahoo !, CERN, NASA, Facebook, Amazon, Instagram hene.
Ji derveyî sepandinên xweyên aqilmendiya sûnî, Python, wekî zimanek nivîsandinê bi avahiyek modûler, hevoksaziya sade û amûrên pêvajoyê yên dewlemend ên nivîsarê, timûtim ji bo pêvajoya zimanê xwezayî tê bikar anîn.
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê pirtûkxaneyek nermalava belaş û çavkaniya vekirî ye. Ew dikare di nav rêzek peywiran de were bikar anîn lê bi taybetî li ser perwerdehî û têgihiştina tevnên rehikan ên kûr heye. Ew pirtûkxaneya matematîkê ya sembolîk e ku li ser bingeha herika daneyan û bernameyên cihêreng bingeha. Ew hem ji bo lêkolîn û hilberînê li Google-ê tê bikar anîn.
Di 2011-an de dest pê dike, Google Brain DistBelief wekî pergala fêrbûna makîneya xwerû ya ku li ser bingeha tevnên neural ên fêrbûna kûr ava kir. Bikaranîna wê di nav pargîdaniyên cûrbecûr ên Alfabeyê de hem di lêgerîn û hem jî di sepanên bazirganî de bi lez mezin bû. Google gelek zanyarên komputerê, Jeff Dean jî di nav de, destnîşan kir ku bingeha kodê DistBelief hêsantir bike û berevajî pirtûkxaneya pirtûk-sepanê ya zûtir, bihêztir bike, ku bûye TensorFlow. Di 2009-an de, tîm, bi serokatiya Geoffrey Hinton, paşvepirtûka gelemperî û pêşkeftinên din ên ku nifşkirina toreyên neyarî bi rastbûnek berbiçav bilindtir hiştin pêk anîn, ji bo nimûne 25% kêmkirina xeletiyên di naskirina axaftinê de.
TensorFlow pergala nifşa duyemîn a Google Brain e. Guhertoya 1.0.0 di 11ê Sibata 2017an de hate weşandin. Dema ku sepandina referansê li ser cîhazên yekta dimeşe, TensorFlow dikare li ser gelek CPU û GPUyan bixebite (bi pêvekên CUDA û SYCL yên vebijarkî ji bo karûbarên giştî-armanc li ser yekîneyên pêvajoyê yên grafîkî). TensorFlow li ser 64-bit Linux, macOS, Windows, û platformên komputerên mobîl ên di nav wan Android û iOS de heye. Mîmariya wê ya nerm dihêle ku li seranserî cîhêreng platform (CPU, GPU, TPU), û ji sermaseyan bigire heya komikên serveran bigire heya cîhazên mobîl û devî, hêsan hesibandin were bicîh kirin. Hesabên TensorFlow wekî grafîkên dewlemend ên danûstendinê têne vegotin. Navê TensorFlow ji operasyonên ku şebekeyên nûjen ên wusa li ser rêzikên daneyên pirzimanî pêk tînin, ku wekî tensoran têne binav kirin, digire. Di dema Konferansa Google I/O ya Hezîran 2016 de, Jeff Dean diyar kir ku 1,500 depoyên li GitHub behsa TensorFlow kir, ku tenê 5 ji Google bûn. Kanûn 2017, pêşdebirên ji Google, Cisco, RedHat, CoreOS, û CaiCloud di konferansê de Kubeflow danasîn. Kubeflow destûrê dide xebitandin û bicîhkirina TensorFlow li Kubernetes. Di Adar 2018 de, Google ji bo fêrbûna makîneyê di JavaScript de TensorFlow.js guhertoya 1.0 ragihand. Di Çile 2019 de, Google TensorFlow 2.0 ragihand. Ew bi fermî di Seplon 2019 de peyda bû. Di Gulana 2019 de, Google ji bo fêrbûna kûr di grafîkên komputerê de TensorFlow Graphics ragihand.
Keras pirtûkxaneyek nermalava çavkaniya vekirî ye ku ji bo torgilokên rehikan ên çêkirî navgînek Python peyda dike. Keras ji bo pirtûkxaneya TensorFlow wekî navgînekê kar dike.
Keras gelek pêkanînên blokên avahiyê yên tûr-neural-ê yên wekî tebeqeyan, armancan, fonksiyonên çalakkirinê, xweşbarker û gelek amûran hene ku ji bo hêsankirina kodkirina ku ji bo nivîsandina koda torgiloka kûr a kûr tê hêsantir kirin, xebitandina daneyên wêneyê û nivîsê hêsantir dike. Kod li GitHub tê mêvandirin, û forumên piştgiriya civakê rûpelê pirsgirêkên GitHub, û kanalek Slack hene.
Ji bilî tevnên neural ên standard, piştgiriya Keras ji bo torên rehikan ên konvulsiyon û dubare heye. Ew qatên kêrhatî yên hevpar ên din ên wekî avêtin, normalîzasyona komî, û hewdankê piştgirî dike. Keras dihêle ku bikarhêner li ser smartphone (iOS û Android), li ser tevnê, an jî li Makîna Virtual Java modelên kûr hilberînin. Di heman demê de ew destûrê dide ku karanîna perwerdehiya belavkirî ya modelên fêrbûna kûr ên li ser komikên yekîneyên pêvajoyê yên Grafîkî (GPU) û yekîneyên pêvajoyê yên tensor (TPU). Keras ji ber karanîna Python (zimanê bernamekirinê) û asaniya xweya bikar anîn û sazkirinê ji bo karanîna di lêkolînên zanistî de hate pejirandin. Keras di anketa nermalava KDnuggets 10 de amûra 2018-mîn a herî navdar bû û% 22 karanînek tomar kir.
Ji bo ku hûn xwe bi hûrgulî bi bernameya sertîfîkayê re nas bikin, hûn dikarin tabloya jêrîn berfireh bikin û analîz bikin.
EITC/AI/DLPTFK Hînbûna Kûr a Bi Python, TensorFlow û Bernameya Sertîfîkaya Keras re materyalên dîdaktîk ên vekirî-gihîştina vekirî di formek vîdyoyê de ji hêla Harrison Kinsley ve vedibêje. Pêvajoya fêrbûnê di nav avahiyek gav-bi-gav (bername -> ders -> mijar) de tê dabeş kirin ku beşên dersa têkildar vedihewîne.
Expertsêwirmendiya bêsînor a bi pisporên domain re jî têne peyda kirin
Ji bo hûrguliyên li ser prosedûra Sertîfîkayê kontrol bikin Ku çawa dixebite.
Çavkaniyên Çavkaniyê Mufredatê
Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
Çavkaniyên Fêrbûnê yên Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/learn/
TensorFlow Belgekirin API
https://www.tensorflow.org/api_docs/
Model û Daneyên TensorFlow
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
Civaka TensorFlow
https://www.tensorflow.org/community/
Perwerdehiya Platforma Google Cloud AI bi TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Belgekirinên Python
https://www.python.org/doc/
Python daxistinan belav dike
https://www.python.org/downloads/
Python ji bo Rêberê Destpêk
https://www.python.org/about/gettingstarted/
Rêberê Destpêkên Python Wiki
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
W3Schools Hînbûna Makîneya Python Makîneyê
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
Ji bo EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr bi bernameya Python, TensorFlow û Keras re malzemeyên amadekariya xwe-fêrbûnê ya bêkêmasî di pelek PDF de dakêşin.
Materyalên amadekar EITC/AI/DLPTFK - guhertoya standard
Materyalên amadekar EITC/AI/DLPTFK - guhertoya dirêjkirî bi pirsên vekolînê