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EITCA-Akademie

EITCA-Akademie

Das European Information Technologies Certification Institute - EITCI ASBL

Zertifizierungsstelle

EITCI Institut

Brüssel, Europäische Union

Anwendung des europäischen Standards für die IT-Zertifizierung (EITC) zur Unterstützung der IT-Professionalität und der Digital Society

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EITCIINSTITUTE
CERTIFIED

EITC/AI/TFF TensorFlow-Grundlagen

by Administrator / Samstag, 06 Februar 2021 / Veröffentlicht in Allgemein
Aktueller Status
Nicht eingeschrieben
PREIS
€110
Los geht’s
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EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ist das europäische IT-Zertifizierungsprogramm in der Google TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen, das die Programmierung künstlicher Intelligenz ermöglicht.

Der Lehrplan der EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals konzentriert sich auf die theoretischen Aspekte und praktischen Fähigkeiten bei der Verwendung der TensorFlow-Bibliothek, die in der folgenden Struktur organisiert sind, und umfasst umfassende didaktische Videoinhalte als Referenz für diese EITC-Zertifizierung.

TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen. Es kann für eine Reihe von Aufgaben verwendet werden, hat jedoch einen besonderen Schwerpunkt auf dem Training und der Schlussfolgerung tiefer neuronaler Netze. Es ist eine symbolische Mathematikbibliothek, die auf Datenfluss und differenzierbarer Programmierung basiert. Es wird sowohl für Forschung als auch für Produktion bei Google verwendet.

TensorFlow wurde vom Google Brain-Team für den internen Google-Gebrauch entwickelt. Es wurde unter der Apache License 2.0 im Jahr 2015 veröffentlicht.

Ab 2011 hat Google Brain DistBelief als proprietäres maschinelles Lernsystem entwickelt, das auf Deep-Learning-Neuronalen Netzen basiert. Seine Verwendung nahm in verschiedenen Alphabet-Unternehmen sowohl in der Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen rasch zu. Google beauftragte mehrere Informatiker, darunter Jeff Dean, die Codebasis von DistBelief zu vereinfachen und in eine schnellere, robustere Bibliothek für Anwendungen umzuwandeln, aus der TensorFlow wurde. Im Jahr 2009 hatte das Team unter der Leitung von Geoffrey Hinton eine allgemeine Backpropagation und andere Verbesserungen implementiert, die die Erzeugung neuronaler Netze mit wesentlich höherer Genauigkeit ermöglichten, beispielsweise eine Reduzierung der Spracherkennungsfehler um 25%.

TensorFlow ist das System der zweiten Generation von Google Brain. Die Version 1.0.0 wurde am 11. Februar 2017 veröffentlicht. Während die Referenzimplementierung auf einzelnen Geräten ausgeführt wird, kann TensorFlow auf mehreren CPUs und GPUs ausgeführt werden (mit optionalen CUDA- und SYCL-Erweiterungen für Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren). TensorFlow ist auf 64-Bit-Linux-, MacOS-, Windows- und Mobile-Computing-Plattformen einschließlich Android und iOS verfügbar. Die flexible Architektur ermöglicht die einfache Bereitstellung von Berechnungen auf einer Vielzahl von Plattformen (CPUs, GPUs, TPUs) und von Desktops über Cluster von Servern bis hin zu Mobil- und Edge-Geräten. TensorFlow-Berechnungen werden als zustandsbehaftete Datenflussdiagramme ausgedrückt. Der Name TensorFlow leitet sich von den Operationen ab, die solche neuronalen Netze an mehrdimensionalen Datenarrays ausführen, die als Tensoren bezeichnet werden. Während der Google I/O-Konferenz im Juni 2016 gab Jeff Dean an, dass 1,500 Repositories auf GitHub TensorFlow erwähnten, von denen nur 5 von Google stammten. Im Dezember 2017 stellten Entwickler von Google, Cisco, RedHat, CoreOS und CaiCloud Kubeflow auf einer Konferenz vor. Kubeflow ermöglicht den Betrieb und die Bereitstellung von TensorFlow auf Kubernetes. Im März 2018 kündigte Google TensorFlow.js Version 1.0 für maschinelles Lernen in JavaScript an. Im Januar 2019 kündigte Google TensorFlow 2.0 an. Es wurde im September 2019 offiziell verfügbar. Im Mai 2019 kündigte Google TensorFlow Graphics für tiefes Lernen in Computergrafik an.

Um sich im Detail mit dem Zertifizierungscurriculum vertraut zu machen, können Sie die folgende Tabelle erweitern und analysieren.

Das EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals Certification Curriculum verweist auf frei zugängliche didaktische Materialien in Videoform. Der Lernprozess ist in eine schrittweise Struktur (Programme -> Lektionen -> Themen) unterteilt, die relevante Lehrplanteile abdeckt. Unbegrenzte Beratung durch Domänenexperten wird ebenfalls angeboten.
Einzelheiten zum Zertifizierungsverfahren finden Sie unter So funktioniert es.

Referenzressourcen für Lehrpläne

Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/

Google TensorFlow-Lernressourcen
https://www.tensorflow.org/learn/

TensorFlow API-Dokumentation
https://www.tensorflow.org/api_docs/

TensorFlow-Modelle und -Datensätze
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/

TensorFlow-Community
https://www.tensorflow.org/community/

Google Cloud AI Platform-Schulung mit TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/

Curriculum des Zertifizierungsprogramms

Alles anzeigen
Einführung in TensorFlow 4-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/4-Schritte
Grundlagen des maschinellen Lernens
Grundlegende Computer Vision mit ML
Einführung von Faltungs-Neuronalen Netzen
Erstellen eines Bildklassifikators
Neuronales strukturiertes Lernen mit TensorFlow 4-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/4-Schritte
Überblick über das neuronale strukturierte Lernen
Training mit natürlichen Graphen
Training mit synthetisierten Graphen
Widersprüchliches Lernen zur Bildklassifizierung
Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow 6-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/6-Schritte
Tokenisierung
Sequenzierung - Sätze in Daten verwandeln
Ein Modell trainieren, um Gefühle im Text zu erkennen
ML mit wiederkehrenden neuronalen Netzen
Langes Kurzzeitgedächtnis für NLP
KI trainieren, um Poesie zu schaffen
TensorFlow programmieren 4-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/4-Schritte
Einführung in die TensorFlow-Codierung
Einführung in TensorFlow Lite
TensorFlow Lite für Android
TensorFlow Lite für iOS
TensorFlow.js 4-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/4-Schritte
TensorFlow.js in Ihrem Browser
Datensatz für maschinelles Lernen vorbereiten
Aufbau eines neuronalen Netzwerks zur Durchführung der Klassifizierung
Verwenden von TensorFlow zum Klassifizieren von Kleidungsbildern
Textklassifizierung mit TensorFlow 2-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/2-Schritte
Daten für maschinelles Lernen vorbereiten
Entwerfen eines neuronalen Netzwerks
Über- und Unteranpassungsprobleme 2-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/2-Schritte
Lösen von Über- und Unteranpassungsproblemen des Modells - Teil 1
Lösen von Über- und Unteranpassungsproblemen des Modells - Teil 2
Fortschritte in TensorFlow 2-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/2-Schritte
Modelle speichern und laden
TensorFlow Lite, experimenteller GPU-Delegierter
TensorFlow in Google Collaboratory 6-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/6-Schritte
Erste Schritte mit Google Colaboratory
Erste Schritte mit TensorFlow in Google Colaboratory
Aufbau eines tiefen neuronalen Netzwerks mit TensorFlow in Colab
So nutzen Sie GPUs und TPUs für Ihr ML-Projekt
Aktualisieren Sie Ihren vorhandenen Code für TensorFlow 2.0
Verwenden von TensorFlow zur Lösung von Regressionsproblemen
TensorFlow 2.0 1-Thema
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/1-Schritte
Einführung in TensorFlow 2.0
TensorFlow-APIs auf hoher Ebene 3-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/3-Schritte
Lade Daten
Daten und Funktionen vertiefen
Bauen und verfeinern Sie Ihre Modelle
TensorFlow erweitert (TFX) 6-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/6-Schritte
ML-Engineering für die Produktion ML-Bereitstellungen mit TFX
Was genau ist TFX?
TFX-Pipelines
Metadaten
Verteilte Verarbeitung und Komponenten
Modellverständnis und Geschäftsrealität
TensorFlow-Anwendungen 16-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/16-Schritte
Air Cognizer sagt die Luftqualität mit ML voraus
Helfen Ärzte ohne Grenzen Mitarbeiter verschreiben Antibiotika gegen Infektionen
Unterstützung von Ärzten bei der Erkennung von Atemwegserkrankungen durch maschinelles Lernen
Nutzen Sie Deep Learning, um extremes Wetter vorherzusagen
Helfen Sie Paläographen, mittelalterlichen Text mit ML zu transkribieren
Airbnb mit ML kategorisiert seine Auflistungsfotos
Einsatz von maschinellem Lernen zur Bekämpfung von Pflanzenkrankheiten
KI hilft bei der Vorhersage von Überschwemmungen
Positiver Strom
Daniel und das Meer des Klangs
Unter dem Baldachin
Verwenden von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Waldbränden
Verfolgung von Asteroiden mit maschinellem Lernen
Schlaglöcher auf Straßen von Los Angeles mit ML identifizieren
Dance Like, eine App, mit der Benutzer lernen, wie man mit maschinellem Lernen tanzt
Wie maschinelles Lernen eingesetzt wird, um die Bienen der Welt zu retten
EITC/AI/TFF TensorFlow-Grundlagen
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Grundlagen des maschinellen Lernens
Grundlegende Computer Vision mit ML
Einführung von Faltungs-Neuronalen Netzen
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Überblick über das neuronale strukturierte Lernen
Training mit natürlichen Graphen
Training mit synthetisierten Graphen
Widersprüchliches Lernen zur Bildklassifizierung
Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow
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Tokenisierung
Sequenzierung - Sätze in Daten verwandeln
Ein Modell trainieren, um Gefühle im Text zu erkennen
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Daten für maschinelles Lernen vorbereiten
Entwerfen eines neuronalen Netzwerks
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Lösen von Über- und Unteranpassungsproblemen des Modells - Teil 2
Fortschritte in TensorFlow
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Modelle speichern und laden
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Erste Schritte mit TensorFlow in Google Colaboratory
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TensorFlow-APIs auf hoher Ebene
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Daten und Funktionen vertiefen
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