Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

أساسيات التعلم الآلي باستخدام TensorFlow

قبل البدء في المواد التعليمية أدناه ، يرجى التأكد مما يلي:

  • لديك خبرة في تطوير البرمجيات ، خاصة في Python

هذا المنهج مخصص للأشخاص الذين هم:

  • جديد في تعلم الآلة ، لكن لديهم خلفية في علوم الكمبيوتر أو التطوير

يهدف هذا المحتوى إلى توجيه المطورين الجدد في ML خلال المراحل الأولى من رحلة ML. سترى أن العديد من الموارد تستخدم TensorFlow ، ومع ذلك ، فإن المعرفة قابلة للنقل إلى أطر عمل أخرى للتعلم الآلي.

الخطوة 1: فهم ما هو كل شيء عن ML

تم تصميم TensorFlow 2.0 لجعل بناء الشبكات العصبية للتعلم الآلي أمرًا سهلاً ، ولهذا السبب يستخدم TensorFlow 2.0 واجهة برمجة تطبيقات تسمى Keras. كتاب ' ديب التعلم في بيثون "من قبل فرانسوا Chollet، خالق Keras، هو مكان عظيم للبدء. اقرأ الفصول 1-4 لفهم أساسيات ML من منظور المبرمج. يتعمق النصف الثاني من الكتاب في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق التوليدي والمزيد. لا تقلق إذا كانت هذه الموضوعات متقدمة جدًا في الوقت الحالي لأنها ستكون أكثر منطقية في الوقت المناسب.

كتب
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للمبرمجين: دليل المبرمج للذكاء الاصطناعي ، بقلم لورانس موروني

يوفر هذا الكتاب التمهيدي منهجًا يعتمد على الكود أولاً لمعرفة كيفية تنفيذ سيناريوهات ML الأكثر شيوعًا ، مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونمذجة التسلسل للويب والجوال والسحابة وأوقات التشغيل المضمنة.

كتب
التعلم العميق مع بايثون ، بقلم فرانسوا شوليت

هذا الكتاب هو مقدمة عملية وعملية عن التعلم العميق باستخدام Keras.

⬆ أو ⬇

خذ دورة على شبكة الإنترنت مثل كورسيرا في مقدمة TensorFlow أو دورة Udacity في مقدمة إلى TensorFlow عن عميق التعلم ، وكلاهما تغطية نفس الأسس كما كتاب فرانسوا ل. قد تجد أيضا أشرطة الفيديو هذه من 3blue1brown مفيدة، والتي تعطيك تفسيرات سريعة حول كيفية العصبية تعمل الشبكات على المستوى الرياضي.

سيمنحك إكمال هذه الخطوة أسس كيفية عمل ML ، وإعدادك للتعمق أكثر.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
deeplearning.ai: مقدمة إلى TensorFlow لـ AI و ML والتعلم العميق

تم تطوير هذه الدورة التدريبية بالتعاون مع فريق TensorFlow ، وهي جزء من TensorFlow في تخصص الممارسة ، وسوف تعلمك أفضل الممارسات لاستخدام TensorFlow.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
Udacity: مقدمة إلى TensorFlow للتعلم العميق

في هذه الدورة التدريبية عبر الإنترنت التي طورها فريق TensorFlow و Udacity ، ستتعلم كيفية إنشاء تطبيقات التعلم العميق باستخدام TensorFlow.

الخطوة الثانية: ما وراء الأساسيات

خذ TensorFlow في ممارسة التخصص ، الذي يأخذك أبعد من الأساسيات في التمهيدي نماذج الحاسوب الرؤية، NLP، وتسلسل.

استكمال هذه الخطوة يواصل تقديمك ويعلمك كيفية استخدام TensorFlow لبناء نماذج أساسية لمجموعة متنوعة من السيناريوهات ، بما في ذلك تصنيف الصور وفهم المشاعر في النص والخوارزميات التوليدية والمزيد.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
deeplearning.ai: تخصص TensorFlow في الممارسة

في هذه الدورة التدريبية ، سوف تستكشف الأدوات التي يستخدمها المطورون لبناء خوارزميات قابلة للتطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي في TensorFlow.

الخطوة 3: الممارسة

محاولة لدينا بعض الدروس TensorFlow الأساسية ، والتي سوف تسمح لك لممارسة المفاهيم التي تعلمتها في الخطوات 1 و 2. عند الانتهاء من ذلك، حاول بعض التمارين أكثر تقدما على الجانب الأيسر من الصفحة.

سيؤدي إكمال هذه الخطوة إلى تحسين فهمك للمفاهيم والسيناريوهات الرئيسية التي ستواجهها عند بناء نماذج ML.

الخطوة 4: تعمق مع TensorFlow

حان الوقت الآن للعودة إلى "التعلم العميق في Python" بقلم فرانسوا وإنهاء الفصول 5-9. سيعمل كل مثال في هذا الكتاب في TensorFlow 2.0 ، فقط عن طريق تغيير الاستيراد. يجب عليك أيضا قراءة كتاب التدريب العملي على آلة التعلم مع Scikit وتعلم، Keras، وTensorFlow ، من خلال أوريليان غيرون. يقدم هذا الكتاب ML باستخدام scikit-Learn ، وكذلك التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.0.

سيؤدي إكمال هذه الخطوة إلى استكمال معرفتك التمهيدية بـ ML ، بما في ذلك توسيع النظام الأساسي لتلبية احتياجاتك.

كتب
التعلم الآلي العملي باستخدام Scikit-Learn و Keras و TensorFlow ، الإصدار الثاني ، بواسطة Aurélien Géron

باستخدام أمثلة ملموسة وإطاري عمل Python الجاهزين للإنتاج - Scikit-Learn و TensorFlow - يساعدك هذا الكتاب على اكتساب فهم بديهي لمفاهيم وأدوات بناء أنظمة ذكية.