TensorFlow를 사용한 EITC/AI/DLTF 딥 러닝은 Google TensorFlow 머신 러닝 라이브러리를 사용하여 Python에서 딥 러닝을 프로그래밍하는 기본 사항에 대한 유럽 IT 인증 프로그램입니다.
TensorFlow를 사용한 EITC/AI/DLTF Deep Learning의 커리큘럼은 다음 구조로 구성된 Google TensorFlow 라이브러리를 사용한 딥 러닝 Python 프로그래밍의 실용적인 기술에 중점을두고 있으며,이 EITC 인증에 대한 참조로 포괄적 인 비디오 교훈 콘텐츠를 포함합니다.
딥 러닝 (심층 구조화 된 학습이라고도 함)은 표현 학습을 사용하는 인공 신경망을 기반으로하는 광범위한 기계 학습 방법 제품군의 일부입니다. 학습은 감독, 반 감독 또는 감독되지 않을 수 있습니다. 컴퓨터 비전, 머신 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 오디오 인식, 소셜 네트워크 필터링, 기계 번역, 생물 정보학 등의 분야에 심층 신경망, 심층 신념 네트워크, 순환 신경망 및 컨볼 루션 신경망과 같은 딥 러닝 아키텍처가 적용되었습니다. , 약물 설계, 의료 이미지 분석, 재료 검사 및 보드 게임 프로그램을 통해 인간의 전문가 성과에 필적하거나 능가하는 결과를 만들어 냈습니다.
Python은 해석 된 고수준 범용 프로그래밍 언어입니다. Python의 디자인 철학은 상당한 공백을 사용하여 코드 가독성을 강조합니다. 언어 구조와 객체 지향 접근 방식은 프로그래머가 소규모 및 대규모 프로젝트를위한 명확하고 논리적 인 코드를 작성하도록 돕는 것을 목표로합니다. Python은 포괄적 인 표준 라이브러리로 인해 "배터리 포함"언어로 종종 설명됩니다. Python은 TensorFlow, Keras, Pytorch 및 Scikit-learn과 같은 라이브러리의 도움을 받아 인공 지능 프로젝트 및 기계 학습 프로젝트에서 일반적으로 사용됩니다.
Python은 동적으로 형식화되고 (컴파일 중에 정적 프로그래밍 언어가 수행하는 많은 일반적인 프로그래밍 동작을 런타임에 실행) 가비지 수집 (자동 메모리 관리 사용)합니다. 구조적 (특히 절차 적), 객체 지향 및 기능적 프로그래밍을 포함한 여러 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 1980 년대 후반에 만들어졌고 1991 년에 처음으로 Guido van Rossum이 ABC 프로그래밍 언어의 후계자로 출시했습니다. 2.0 년에 출시 된 Python 2000은 목록 이해 및 참조 카운팅 기능이있는 가비지 수집 시스템과 같은 새로운 기능을 도입했으며 2.7 년 버전 2020에서 중단되었습니다. 3.0 년에 출시 된 Python 2008은 다음과 같은 언어의 주요 개정판이었습니다. 완전히 이전 버전과 호환되지 않으며 많은 Python 2 코드가 Python 3에서 수정되지 않은 상태로 실행되지 않습니다. Python 2의 수명이 종료되고 2021 년에 지원이 중단 된 pip로 인해 Python 3.6.x 이상 만 지원되며 이전 버전은 계속 지원됩니다. 예를 들어 Windows 7 지원 (및 64 비트 Windows로 제한되지 않은 이전 설치 프로그램).
Python 인터프리터는 주류 운영 체제에서 지원되며 몇 가지 더 사용할 수 있습니다 (과거에는 더 많이 지원됨). 글로벌 프로그래머 커뮤니티는 무료 오픈 소스 참조 구현 인 CPython을 개발하고 유지합니다. 비영리 조직인 Python Software Foundation은 Python 및 CPython 개발을위한 리소스를 관리하고 지휘합니다.
2021 년 2020 월 현재 Python은 TIOBE의 가장 인기있는 프로그래밍 언어 색인에서 C 및 Java에 이어 2007 위를 차지했으며 이전에는 2010 년 가장 인기있는 2018 위 및 상을 받았습니다. XNUMX 년, XNUMX 년 올해의 프로그래밍 언어로 선정되었습니다. , 및 XNUMX.
경험적 연구에 따르면 Python과 같은 스크립팅 언어는 문자열 조작 및 사전 검색과 관련된 프로그래밍 문제에 대해 C 및 Java와 같은 기존 언어보다 생산성이 더 높으며 메모리 소비가 종종 "Java보다 낫지 C 또는 C ++보다 훨씬 나쁩니다.” Python을 사용하는 대규모 조직에는 ia Wikipedia, Google, Yahoo !, CERN, NASA, Facebook, Amazon, Instagram이 있습니다.
인공 지능 응용 프로그램 외에도 모듈 식 아키텍처, 간단한 구문 및 서식있는 텍스트 처리 도구를 갖춘 스크립팅 언어 인 Python은 자연어 처리에 자주 사용됩니다.
TensorFlow는 기계 학습을위한 무료 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 다양한 작업에서 사용할 수 있지만 심층 신경망의 훈련 및 추론에 특히 중점을 둡니다. 데이터 흐름과 차별화 가능한 프로그래밍을 기반으로하는 기호 수학 라이브러리입니다. Google에서 연구 및 제작에 모두 사용됩니다.
2011 년부터 Google Brain은 DistBelief를 딥 러닝 신경망을 기반으로하는 독점 기계 학습 시스템으로 구축했습니다. 연구 및 상업 응용 프로그램 모두에서 다양한 Alphabet 회사에서 사용이 빠르게 증가했습니다. Google은 Jeff Dean을 비롯한 여러 컴퓨터 과학자를 지정하여 DistBelief의 코드베이스를 더 빠르고 강력한 애플리케이션 등급 라이브러리로 단순화하고 리팩토링하여 TensorFlow가되었습니다. 2009 년에 Geoffrey Hinton이 이끄는 팀은 일반화 된 역 전파 및 기타 개선 사항을 구현하여 훨씬 더 높은 정확도로 신경망을 생성 할 수있었습니다 (예 : 음성 인식 오류 25 % 감소).
TensorFlow는 Google Brain의 1.0.0 세대 시스템입니다. 버전 11은 2017 년 64 월 2016 일에 출시되었습니다. 참조 구현은 단일 기기에서 실행되지만 TensorFlow는 여러 CPU 및 GPU에서 실행될 수 있습니다 (그래픽 처리 장치의 범용 컴퓨팅을위한 CUDA 및 SYCL 확장 옵션 포함). TensorFlow는 1,500 비트 Linux, macOS, Windows 및 Android 및 iOS를 포함한 모바일 컴퓨팅 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 유연한 아키텍처를 통해 다양한 플랫폼 (CPU, GPU, TPU), 데스크톱에서 서버 클러스터, 모바일 및 에지 장치에 이르기까지 계산을 쉽게 배포 할 수 있습니다. TensorFlow 계산은 상태 저장 데이터 흐름 그래프로 표현됩니다. TensorFlow라는 이름은 이러한 신경망이 텐서라고하는 다차원 데이터 배열에서 수행하는 작업에서 파생됩니다. 5 년 2017 월 Google I/O 컨퍼런스에서 Jeff Dean은 GitHub의 2018 개 저장소에서 TensorFlow를 언급했으며 그중 1.0 개만 Google에서 가져온 것이라고 말했습니다. 2019 년 2.0 월, Google, Cisco, RedHat, CoreOS 및 CaiCloud의 개발자가 컨퍼런스에서 Kubeflow를 소개했습니다. Kubeflow를 사용하면 Kubernetes에서 TensorFlow를 운영하고 배포 할 수 있습니다. 2019 년 2019 월, Google은 JavaScript의 기계 학습을위한 TensorFlow.js 버전 XNUMX을 발표했습니다. XNUMX 년 XNUMX 월 Google은 TensorFlow XNUMX을 발표했습니다. XNUMX 년 XNUMX 월에 공식적으로 사용할 수있게되었습니다. XNUMX 년 XNUMX 월 Google은 컴퓨터 그래픽의 딥 러닝을위한 TensorFlow Graphics를 발표했습니다.
인증 커리큘럼에 대해 자세히 알아보기 위해 아래 표를 확장하고 분석할 수 있습니다.
TensorFlow 인증 커리큘럼을 통한 EITC/AI/DLTF 딥 러닝은 Harrison Kinsley의 비디오 형식으로 된 공개 액세스 교육 자료를 참조합니다. 학습 과정은 관련 커리큘럼 부분을 다루는 단계별 구조(프로그램 -> 수업 -> 주제)로 나뉩니다. 도메인 전문가와의 무제한 컨설팅도 제공됩니다.
인증 절차 확인에 대한 자세한 내용은 어떻게 시작하나요?.
커리큘럼 참조 리소스
구글 텐서플로우
https://www.tensorflow.org/
Google TensorFlow 학습 리소스
https://www.tensorflow.org/learn/
TensorFlow API 문서
https://www.tensorflow.org/api_docs/
TensorFlow 모델 및 데이터세트
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
텐서플로우 커뮤니티
https://www.tensorflow.org/community/
TensorFlow를 사용한 Google Cloud AI Platform 교육
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
TensorFlow를 사용한 EITC/AI/DLTF 딥 러닝 프로그램에 대한 전체 오프라인 자가 학습 준비 자료를 PDF 파일로 다운로드하세요.