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

أتقن مسارك

ليصبح خبيرا في تعلم الآلة، تحتاج أولا إلى أساس قوي في أربعة مجالات التعلم : الترميز والرياضيات ونظرية ML، وكيفية بناء مشروع ML بنفسك من البداية الى النهاية.

بادئ ذي بدء TensorFlow في المناهج المنسقة التابعة لتحسين هذه المهارات الأربع، أو اختيار مسار التعلم الخاصة بك عن طريق استكشاف لدينا مكتبة الموارد أدناه.

المجالات الأربعة لتعليم الآلة

عند بدء مسارك التعليمي ، من المهم أن تفهم أولاً كيفية تعلم ML. لقد قسمنا عملية التعلم إلى أربعة مجالات للمعرفة ، مع توفير كل منطقة قطعة أساسية من لغز ML. لمساعدتك في مسارك ، حددنا الكتب ومقاطع الفيديو والدورات التدريبية عبر الإنترنت التي من شأنها رفع مستوى قدراتك وإعدادك لاستخدام ML لمشاريعك. ابدأ بمناهجنا الموجهة المصممة لزيادة معرفتك ، أو اختر المسار الخاص بك من خلال استكشاف مكتبة الموارد الخاصة بنا.

  • ترميز المهارات: بناء نماذج ML ينطوي على أكثر بكثير من مجرد معرفة ML مفاهيم يتطلب الترميز من أجل قيام إدارة البيانات، وضبط المعلمة، وتحليل النتائج المطلوبة لاختبار وتحسين النموذج الخاص بك.

  • الرياضيات واحصائيات: ML هو الانضباط الرياضيات الثقيلة، لذلك إذا كنت تخطط لتعديل نماذج ML أو بناء مستوطنات جديدة من الصفر، والألفة مع مفاهيم الرياضيات الأساسية هي الحاسمة لهذه العملية.

  • ML نظرية: معرفة أساسيات نظرية ML سوف تعطيك الأساس للبناء عليها، وتساعدك على استكشاف عندما سارت الامور بشكل سيء.

  • بناء المشاريع الخاصة بك: الحصول على أيدي تجربة مع ML هو أفضل وسيلة لوضع معرفتك للاختبار، لذلك لا تخافوا على الغوص في وقت مبكر مع بسيطة colab أو تعليمي للحصول على بعض الممارسات.

مناهج TensorFlow

ابدأ التعلم بأحد مناهجنا الإرشادية التي تحتوي على الدورات والكتب ومقاطع الفيديو الموصى بها.

للمبتدئين
أساسيات التعلم الآلي باستخدام TensorFlow

تعلم أساسيات ML مع هذه المجموعة من الكتب والدورات التدريبية عبر الإنترنت. سيتم تقديمك إلى ML باستخدام scikit-Learn ، وإرشادك من خلال التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.0 ، وبعد ذلك ستتاح لك الفرصة لممارسة ما تتعلمه مع البرامج التعليمية للمبتدئين.

للمستوى المتوسط ​​والخبراء
التعلم الآلي النظري والمتقدم باستخدام TensorFlow

بمجرد أن تفهم أساسيات التعلم الآلي ، ارتق بقدراتك إلى المستوى التالي من خلال الغوص في الفهم النظري للشبكات العصبية والتعلم العميق وتحسين معرفتك بمفاهيم الرياضيات الأساسية.

للمبتدئين
التخصص: أساسيات TensorFlow لتطوير JavaScript

تعرف على أساسيات تطوير نماذج التعلم الآلي في JavaScript ، وكيفية النشر مباشرة في المتصفح. سوف تحصل على مقدمة رفيعة المستوى حول التعلم العميق وكيفية بدء استخدام TensorFlow.js من خلال التدريبات العملية.

أحداث غير متوقعة

اختر مسار التعلم الخاص بك ، واستكشف الكتب والدورات ومقاطع الفيديو والتمارين التي أوصى بها فريق TensorFlow ليعلمك أسس تعلم الآلة.

كتب  
دروس مباشرة على الإنترنت  
مفاهيم الرياضيات  
موارد TF  
الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان  

كتب

القراءة هي واحدة من أفضل الطرق لفهم أسس تعلم الآلة والتعلم العميق. يمكن أن تمنحك الكتب الفهم النظري الضروري لمساعدتك على تعلم المفاهيم الجديدة بسرعة أكبر في المستقبل.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للمبرمجين
بواسطة 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.

التعلم العميق مع بايثون
بواسطة فرانسوا شوليت

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

التعلم الآلي العملي باستخدام Scikit-Learn و Keras و TensorFlow
بواسطة Aurélien Géron

باستخدام أمثلة ملموسة ، ونظرية مبسطة ، واثنين من أطر عمل Python الجاهزة للإنتاج - Scikit-Learn و TensorFlow - يساعدك هذا الكتاب على اكتساب فهم بديهي لمفاهيم وأدوات بناء أنظمة ذكية.

تعلم عميق
بقلم إيان جودفيلو ويوشوا بينجيو وآرون كورفيل

يعد كتاب التعلم العميق هذا مصدرًا مخصصًا لمساعدة الطلاب والممارسين على دخول مجال التعلم الآلي بشكل عام ، والتعلم العميق بشكل خاص.

الشبكات العصبية والتعلم العميق
بواسطة مايكل نيلسن

يقدم هذا الكتاب خلفية نظرية عن الشبكات العصبية. لا يستخدم TensorFlow ، ولكنه مرجع رائع للطلاب المهتمين بمعرفة المزيد.

تعلم TensorFlow.js
بواسطة جانت لابورد

نهج عملي شامل لأساسيات TensorFlow.js لجمهور تقني عريض. بمجرد الانتهاء من هذا الكتاب ، ستعرف كيفية إنشاء ونشر أنظمة التعلم العميق الجاهزة للإنتاج باستخدام TensorFlow.js.

التعلم العميق باستخدام JavaScript
بقلم شانكينج كاي وستانلي بيلشي وإريك دي نيلسن مع فرانسوا شوليت

يقدم هذا الكتاب ، الذي كتبه المؤلفون الرئيسيون لمكتبة TensorFlow ، حالات استخدام رائعة وتعليمات متعمقة لتطبيقات التعلم العميق في JavaScript في متصفحك أو على Node.

دروس مباشرة على الإنترنت

يعد أخذ دورة تدريبية متعددة الأجزاء عبر الإنترنت طريقة جيدة لتعلم المفاهيم الأساسية لـ ML. توفر العديد من الدورات تفسيرات مرئية رائعة ، والأدوات اللازمة لبدء تطبيق التعلم الآلي مباشرة في العمل ، أو في مشاريعك الشخصية.

مقدمة إلى TensorFlow لـ AI و ML والتعلم العميق

تم تطوير هذه الدورة التدريبية بالتعاون مع فريق TensorFlow ، وهي جزء من تخصص مطور TensorFlow وستعلمك أفضل الممارسات لاستخدام TensorFlow.

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.

تخصص مطور TensorFlow

في هذا التخصص المكون من أربع دورات والذي يدرسه مطور TensorFlow ، ستستكشف الأدوات التي يستخدمها مطورو البرامج لبناء خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير في TensorFlow.

دورة مكثفة لتعلم الآلة

دورة Crash Course للتعلم الآلي مع TensorFlow APIs هي دليل للدراسة الذاتية لممارسي التعلم الآلي الطموحين. إنه يتميز بسلسلة من الدروس مع محاضرات بالفيديو ودراسات حالة واقعية وتمارين عملية.

معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا 6.S191: مقدمة في التعلم العميق

في هذه الدورة التدريبية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ستكتسب معرفة أساسية بخوارزميات التعلم العميق وستكتسب خبرة عملية في بناء الشبكات العصبية في TensorFlow.

تخصص التعلم العميق

في خمس دورات ، ستتعلم أسس التعلم العميق ، وتفهم كيفية بناء الشبكات العصبية ، وتتعلم كيفية قيادة مشاريع التعلم الآلي الناجحة وبناء مستقبل وظيفي في الذكاء الاصطناعي. لن تتقن النظرية فحسب ، بل سترى أيضًا كيفية تطبيقها في الصناعة.

TensorFlow: تخصص البيانات والنشر

لقد تعلمت كيفية بناء وتدريب النماذج. تعرف الآن على كيفية التنقل في سيناريوهات النشر المختلفة واستخدام البيانات بشكل أكثر فاعلية لتدريب نموذجك في هذا التخصص المكون من أربعة دورات.

TensorFlow: تخصص تقنيات متقدمة

هذا التخصص مخصص لمهندسي البرمجيات والتعلم الآلي الذين لديهم فهم أساسي لـ TensorFlow الذين يتطلعون إلى توسيع معرفتهم ومهاراتهم من خلال تعلم ميزات TensorFlow المتقدمة لبناء نماذج قوية.

مفاهيم الرياضيات

للتعمق في معرفة تعلم الآلة ، يمكن أن تساعدك هذه الموارد على فهم المفاهيم الأساسية للرياضيات اللازمة للتقدم بمستوى أعلى.

مقدمة ودية للجبر الخطي لـ ML

نظرة شاملة للجبر الخطي من أجل التعلم الآلي. لم تأخذ الجبر الخطي أو تعرف القليل عن الأساسيات ، وتريد التعرف على كيفية استخدامها في ML؟ ثم هذا الفيديو لك.

الرياضيات لتخصص تعلم الآلة

يهدف هذا التخصص عبر الإنترنت من Coursera إلى سد فجوة الرياضيات والتعلم الآلي ، مما يجعلك على دراية بالرياضيات الأساسية لبناء فهم بديهي ، وربطه بالتعلم الآلي وعلوم البيانات.

تعلم عميق
من 3Blue1Brown

تتمحور 3blue1brown حول تقديم الرياضيات من خلال نهج المرئيات أولاً. في سلسلة الفيديو هذه ، ستتعلم أساسيات الشبكة العصبية وكيف تعمل من خلال مفاهيم الرياضيات.

جوهر الجبر الخطي
من 3Blue1Brown

سلسلة من مقاطع الفيديو القصيرة والمرئية من 3blue1brown تشرح الفهم الهندسي للمصفوفات والمحددات ومواد eigen والمزيد.

جوهر حساب التفاضل والتكامل
من 3Blue1Brown

سلسلة من مقاطع الفيديو المرئية القصيرة من 3blue1brown تشرح أساسيات التفاضل والتكامل بطريقة تمنحك فهمًا قويًا للنظريات الأساسية ، وليس فقط كيفية عمل المعادلات.

MIT 18.06: الجبر الخطي

تغطي هذه الدورة التمهيدية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظرية المصفوفة والجبر الخطي. يتم التركيز على الموضوعات التي ستكون مفيدة في التخصصات الأخرى ، بما في ذلك أنظمة المعادلات ، ومساحات المتجهات ، والمحددات ، والقيم الذاتية ، والتشابه ، ومصفوفات التعريف الإيجابية.

MIT 18.01: حساب التفاضل والتكامل الفردي المتغير

يغطي هذا المقرر الدراسي التمهيدي في حساب التفاضل والتكامل من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التمايز والتكامل بين وظائف متغير واحد مع التطبيقات.

رؤية النظرية
بقلم دانيال كونين وجينغرو جو وتايلر داي ديفلين ودانييل شيانغ

مقدمة مرئية للاحتمالات والإحصاء.

مقدمة في التعلم الإحصائي
بقلم غاريث جيمس ودانييلا ويتن وتريفور هاستي وروب تيبشيراني

يقدم هذا الكتاب نظرة عامة يمكن الوصول إليها عن مجال التعلم الإحصائي ، وهو مجموعة أدوات أساسية لفهم العالم الواسع والمعقد من مجموعات البيانات اللازمة لتدريب النماذج في التعلم الآلي.

موارد TensorFlow

لقد جمعنا مواردنا المفضلة لمساعدتك على بدء استخدام مكتبات TensorFlow وأطر العمل الخاصة باحتياجاتك. انتقال إلى أقسام لدينا TensorFlow.js ، TensorFlow لايت ، و TensorFlow الموسعة .


يمكنك أيضا تصفح TensorFlow الرسمي دليل و الدروس للحصول على أحدث الأمثلة وcolabs.

أسس التعلم الآلي

أساسيات التعلم الآلي هي دورة تدريبية مجانية حيث ستتعلم أساسيات بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow.

TensorFlow من الألف إلى الياء

تم تصميم ML Tech Talk لأولئك الذين يعرفون أساسيات التعلم الآلي ولكنهم يحتاجون إلى نظرة عامة على أساسيات TensorFlow (الموترات والمتغيرات والتدرجات بدون استخدام واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى).

مقدمة عن التعلم العميق

يتضمن ML Tech Talk التعلم التمثيلي ، وعائلات الشبكات العصبية وتطبيقاتها ، ونظرة أولى داخل شبكة عصبية عميقة ، والعديد من الأمثلة والمفاهيم البرمجية من TensorFlow.

ترميز TensorFlow

في هذه السلسلة ، يبحث فريق TensorFlow في أجزاء مختلفة من TensorFlow من منظور الترميز ، مع مقاطع فيديو لاستخدام واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى من TensorFlow ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم المنظم العصبي والمزيد.

اكتشاف المشكلات اليومية وحلها باستخدام التعلم الآلي

تعلم كيفية اكتشاف حالات استخدام ML الأكثر شيوعًا بما في ذلك تحليل الوسائط المتعددة ، وبناء البحث الذكي ، وتحويل البيانات ، وكيفية إنشائها بسرعة في تطبيقك باستخدام أدوات سهلة الاستخدام.

لجافا سكريبت

استكشاف أحدث الموارد في TensorFlow.js .

تعلم TensorFlow.js
بواسطة جانت لابورد

نهج عملي شامل لأساسيات TensorFlow.js لجمهور تقني عريض. بمجرد الانتهاء من هذا الكتاب ، ستعرف كيفية إنشاء ونشر أنظمة التعلم العميق الجاهزة للإنتاج باستخدام TensorFlow.js.

الشروع في العمل مع TensorFlow.js بواسطة TensorFlow

سلسلة من 3 أجزاء تستكشف كلاً من التدريب وتنفيذ نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow.js ، وتوضح لك كيفية إنشاء نموذج تعلم آلي في JavaScript يتم تنفيذه مباشرةً في المتصفح.

TensorFlow.js: سلسلة الذكاء والتعلم
بواسطة قطار الترميز

جزء من سلسلة أكبر حول التعلم الآلي وبناء الشبكات العصبية ، تركز قائمة تشغيل الفيديو هذه على TensorFlow.js وواجهة برمجة التطبيقات الأساسية وكيفية استخدام مكتبة JavaScript لتدريب نماذج ML ونشرها.

للجوال وانترنت الأشياء

استكشاف أحدث الموارد في TensorFlow لايت .

التعلم الآلي على الجهاز

تعرف على كيفية إنشاء أول تطبيق ML على الجهاز من خلال مسارات التعلم التي توفر إرشادات خطوة بخطوة لحالات الاستخدام الشائعة بما في ذلك التصنيف الصوتي والبحث المرئي عن المنتج والمزيد.

مقدمة إلى TensorFlow Lite

تعرف على كيفية نشر نماذج التعلم العميق على الأجهزة المحمولة والمدمجة باستخدام TensorFlow Lite في هذه الدورة التدريبية ، والتي طورها فريق TensorFlow و Udacity كنهج عملي لنشر النماذج لمطوري البرامج.

لإنتاج

استكشاف أحدث الموارد في TFX .

هندسة ML لعمليات نشر ML مع TFX

احصل على نظرة عملية على كيفية تجميع نظام خط أنابيب الإنتاج باستخدام TFX. سنغطي كل شيء بسرعة بدءًا من الحصول على البيانات وبناء النماذج وحتى النشر والإدارة.

بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي
بقلم هانيس هابكي وكاثرين نيلسون

يرشدك هذا الكتاب عبر خطوات أتمتة خط أنابيب ML باستخدام نظام TensorFlow البيئي. تستند أمثلة التعلم الآلي في هذا الكتاب إلى TensorFlow و Keras ، ولكن يمكن تطبيق المفاهيم الأساسية على أي إطار عمل.

تخصص هندسة التعلم الآلي للإنتاج (MLOps)

قم بتوسيع قدرات هندسة الإنتاج الخاصة بك في هذا التخصص المكون من أربع دورات. تعرف على كيفية تصور وبناء وصيانة الأنظمة المتكاملة التي تعمل باستمرار في الإنتاج.

ML Pipelines على جوجل كلاود

تغطي هذه الدورة التدريبية المتقدمة مكونات TFX ، وتنسيق خطوط الأنابيب والأتمتة ، وكيفية إدارة البيانات الوصفية لـ ML باستخدام Google Cloud.

الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان

عند تصميم نموذج ML ، أو بناء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، من المهم مراعاة الأشخاص الذين يتفاعلون مع المنتج ، وأفضل طريقة لبناء الإنصاف وقابلية التفسير والخصوصية والأمان في أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه.

ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة

تعرف على كيفية دمج ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في سير عمل التعلم الآلي الخاص بك باستخدام TensorFlow.

دليل الناس + AI

سيساعدك هذا الدليل الإرشادي من Google على إنشاء منتجات ذكاء اصطناعي محورها الإنسان. سيمكنك من تجنب الأخطاء الشائعة ، وتصميم تجارب ممتازة ، والتركيز على الأشخاص أثناء قيامك بإنشاء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

مقدمة عن الإنصاف في وحدة التعلم الآلي

تقدم هذه الوحدة التي تبلغ مدتها ساعة واحدة داخل MLCC من Google للمتعلمين أنواعًا مختلفة من التحيزات البشرية التي يمكن أن تظهر في بيانات التدريب ، بالإضافة إلى استراتيجيات لتحديد وتقييم آثارها.