مقدمة في التعلم العميق باستخدام TensorFlow

يمكن العثور على الدورة الكاملة باللغة الروسية على هذا الرابط .
دورة اللغة الإنجليزية الأصلية متاحة على هذا الرابط .



ومن المقرر محاضرات جديدة كل 2-3 أيام.

من هم هؤلاء الناس؟

دعنا نتعرف أكثر على أولئك الذين أعدوا هذه الدورة لنا وسيعلمونها.

ثلاثة اشخاص:

• ماغنوس Hyttsten ، المطور المحامي ، جوجل
• خوان ديلجادو ، مطور محتوى ، Udacity
• بيج بيلي ، محامي المطور ، جوجل

أولاً ، من هم دعاة التطوير ؟ اذا حكمنا من خلال هذا المقال مع هبر ، فهؤلاء هم مبشرون. من هم الانجيليين؟

إن المبشر IT هو متخصص متخصص في مجال الدعوة في مجال تكنولوجيا المعلومات.

هذا ممتع.

أثناء دراسة التعلم الآلي ، صادفنا العديد من المصطلحات الجديدة والمختلفة ، على سبيل المثال ، مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والشبكات العصبية والتعلم العميق . ماذا تعني هذه المصطلحات حقًا وكيف ترتبط ببعضها البعض؟

أدناه سوف نقوم بتحليل كل من هذه الشروط وإظهار علاقتها مع بعضها البعض.

الذكاء الاصطناعي : مجال علوم الكمبيوتر الذي يهدف إلى تحقيق تنمية الذكاء البشري في أجهزة الكمبيوتر. هناك العديد من الطرق لتحقيق أهدافك ، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق.

التعلم الآلي : مجموعة من التقنيات ذات الصلة التي يتم فيها تدريب جهاز الكمبيوتر على أداء مهمة محددة ، بدلاً من برمجة حل للمشكلة بشكل مباشر.

الشبكات العصبية : هيكل في التعلم الآلي مستوحى من شبكات الخلايا العصبية (الخلايا العصبية) في الدماغ البيولوجي. الشبكات العصبية هي جزء أساسي من التعلم العميق وسيتم دراستها (المتأثرة) في هذه الدورة.

التعلم العميق : منطقة فرعية للتعلم الآلي باستخدام شبكات عصبية متعددة الطبقات (شبكات عصبية تتكون من عدة طبقات). غالبًا ما يتم استخدام مصطلحي "التعلم الآلي" و "التعلم العميق" بالتبادل.

يتكون التعلم الآلي والتعلم العميق أيضًا من العديد من المناطق الفرعية والفروع والتقنيات الفريدة. أحد الأمثلة الأكثر شهرة والأكثر شهرة هو الفصل بين " التعلم مع المعلم " و " التعلم بدون معلم ".

بعبارات بسيطة ، في "التعلم مع المعلم" ، تعرف ما تريد تدريس الكمبيوتر ، في حين أن "التعلم بدون معلم" يشبه السماح للكمبيوتر بتحديد ما يمكن تعلمه. " التعليم مع المعلم " هو أكثر أنواع التعلم الآلي ، ونركز عليه في هذه الدورة.

ماذا نحتاج من الأدوات؟

بيثون - المعرفة الأساسية (الحلقات ، والبيانات الشرطية ، والقوائم ، والعمليات الحسابية ، وبعض الهياكل الأساسية الأخرى).

إذا كنت ترغب في ذلك ، يمكنك استخدام مكتبة TensorFlow.js بلغتك JavaScript المفضلة في متصفحك.

يسمح لك TensorFlow أيضًا بالعمل ، من خلال "منافذ" - اتصالات ، مع لغات مثل Swift و R و Julia. يتمتع كل من Python و JavaScript في الوقت الحالي بالدعم الأكثر اكتمالا ، لذلك يوصى بهما.

CoLab: منصة رمل لتطبيقاتنا

لتقليل حجم البرامج التي تحتاج إلى تثبيتها على جهاز محلي ، سوف نستخدم خدمة Google المجانية - Colab على أساس Jupyter خلال الدورة التدريبية .

... ومكالمة تحث على اتخاذ إجراء - اشترك ، ضع علامة زائد وشاركه :)


YouTube: https://youtube.com/channel/ashmig
برقية: https://t.me/ashmig
فكونتاكتي: https://vk.com/ashmig

PS

أي نوع من دورات اللغة الإنجليزية في هذا الاتجاه ينبغي أن تؤخذ للترجمة للجمهور وحزم إلى مواد (نص + فيديو)؟ ما هو تنسيق المهام العملية الأكثر ملاءمة في هذه المناطق - التجميعات الجاهزة على GitHub أو مقتطفات الكود للحصول على معلومات شخصية لاحقة لجميع الأجزاء؟

هو موضع تقدير أي ردود فعل!