در مسیر خود مسلط شوید

برای تبدیل شدن به یک متخصص در یادگیری ماشین، ابتدا به یک پایه قوی در چهار زمینه یادگیری نیاز دارید: کدنویسی، ریاضی، تئوری ML، و نحوه ساخت پروژه ML خود از ابتدا تا انتها.

برای بهبود این چهار مهارت، با برنامه های درسی تنظیم شده تنسورفلو شروع کنید، یا با کاوش در کتابخانه منابع ما در زیر، مسیر یادگیری خود را انتخاب کنید.

چهار حوزه آموزش یادگیری ماشین

هنگام شروع مسیر آموزشی، مهم است که ابتدا نحوه یادگیری ML را بدانید. ما فرآیند یادگیری را به چهار حوزه از دانش تقسیم کرده‌ایم که هر بخش یک قطعه اساسی از پازل ML را ارائه می‌کند. برای کمک به شما در مسیرتان، کتاب‌ها، ویدیوها و دوره‌های آنلاینی را شناسایی کرده‌ایم که توانایی‌های شما را ارتقا می‌دهند و شما را برای استفاده از ML برای پروژه‌هایتان آماده می‌کنند. با برنامه های درسی هدایت شده ما که برای افزایش دانش شما طراحی شده اند شروع کنید یا با کاوش در کتابخانه منابع ما مسیر خود را انتخاب کنید.

  • مهارت‌های کدنویسی: ساخت مدل‌های ML بسیار فراتر از دانستن مفاهیم ML است – برای انجام مدیریت داده‌ها، تنظیم پارامترها و تجزیه نتایج مورد نیاز برای آزمایش و بهینه‌سازی مدل شما نیاز به کدنویسی دارد.

  • ریاضیات و آمار: ML یک رشته ریاضی سنگین است، بنابراین اگر قصد دارید مدل‌های ML را اصلاح کنید یا مدل‌های جدید را از ابتدا بسازید، آشنایی با مفاهیم ریاضی اساسی برای این فرآیند بسیار مهم است.

  • تئوری ML: دانستن اصول اولیه تئوری ML به شما پایه‌ای می‌دهد تا بر روی آن بسازید، و به شما کمک می‌کند وقتی مشکلی پیش می‌آید عیب‌یابی کنید.

  • پروژه های خود را بسازید: دستیابی به تجربه در ML بهترین راه برای آزمایش دانش شماست، بنابراین از شیرجه رفتن در مراحل اولیه با یک کولاب ساده یا آموزش نترسید تا کمی تمرین کنید.

برنامه های درسی تنسورفلو

یادگیری را با یکی از برنامه های درسی هدایت شده ما شامل دوره ها، کتاب ها و ویدیوهای توصیه شده شروع کنید.

برای مبتدی ها
مبانی یادگیری ماشین با TensorFlow

با این مجموعه کتاب و دوره های آنلاین، اصول ML را بیاموزید. شما با ML آشنا می شوید و با استفاده از TensorFlow 2.0 از طریق یادگیری عمیق راهنمایی می شوید. سپس این فرصت را خواهید داشت که آنچه را که می آموزید با آموزش های مبتدی تمرین کنید.

برای سطح متوسط ​​و متخصص
یادگیری ماشینی تئوری و پیشرفته با TensorFlow

هنگامی که اصول یادگیری ماشین را درک کردید، با غواصی در درک نظری شبکه های عصبی، یادگیری عمیق و بهبود دانش خود از مفاهیم اساسی ریاضی، توانایی های خود را به سطح بعدی ببرید.

برای مبتدی ها
TensorFlow برای توسعه جاوا اسکریپت

اصول اولیه توسعه مدل های یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت و نحوه استقرار مستقیم در مرورگر را بیاموزید. شما یک مقدمه سطح بالا در مورد یادگیری عمیق و نحوه شروع با TensorFlow.js از طریق تمرینات عملی دریافت خواهید کرد.

منابع آموزشی

مسیر یادگیری خود را انتخاب کنید و کتاب‌ها، دوره‌ها، ویدیوها و تمرین‌های توصیه شده توسط تیم TensorFlow را برای آموزش پایه‌های ML به شما کاوش کنید.

کتاب ها
دوره های آنلاین
مفاهیم ریاضی
منابع TF
هوش مصنوعی انسان محور

کتاب ها

خواندن یکی از بهترین راه ها برای درک مبانی ML و یادگیری عمیق است. کتاب ها می توانند درک نظری لازم را برای کمک به یادگیری سریع مفاهیم جدید در آینده به شما بدهند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کدنویسان
توسط لارنس مورونی

این کتاب مقدماتی یک رویکرد کد اول را برای یادگیری نحوه پیاده‌سازی رایج‌ترین سناریوهای ML، مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌سازی توالی برای زمان‌های اجرا وب، موبایل، ابر و جاسازی شده ارائه می‌کند.

یادگیری عمیق با پایتون
توسط فرانسوا شوله

این کتاب یک مقدمه عملی و عملی برای یادگیری عمیق با کراس است.

یادگیری ماشینی عملی با Scikit-Learn، Keras و TensorFlow
توسط اورلین ژرون

این کتاب با استفاده از مثال‌های عینی، تئوری حداقل و دو چارچوب پایتون آماده تولید -Scikit-Learn و TensorFlow- به شما کمک می‌کند تا درک بصری از مفاهیم و ابزارهای ساخت سیستم‌های هوشمند به دست آورید.

یادگیری عمیق
توسط یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل

این کتاب درسی یادگیری عمیق منبعی است که برای کمک به دانش‌آموزان و شاغلین در ورود به حوزه یادگیری ماشینی به طور کلی و یادگیری عمیق به طور خاص طراحی شده است.

شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
توسط مایکل نیلسن

این کتاب پیشینه ای نظری در مورد شبکه های عصبی ارائه می دهد. از TensorFlow استفاده نمی کند، اما یک مرجع عالی برای دانش آموزانی است که علاقه مند به یادگیری بیشتر هستند.

آموزش TensorFlow.js
توسط گانت لابورد

یک رویکرد انتها به انتها به اصول TensorFlow.js برای مخاطبان فنی گسترده. پس از اتمام این کتاب، می‌دانید که چگونه با TensorFlow.js سیستم‌های یادگیری عمیق آماده تولید بسازید و به کار ببرید.

یادگیری عمیق با جاوا اسکریپت
توسط Shanqing Cai، Stanley Bileschi، Eric D. Nielsen با Francois Chollet

این کتاب که توسط نویسندگان اصلی کتابخانه TensorFlow نوشته شده است، موارد استفاده جذاب و دستورالعمل های عمیق را برای برنامه های یادگیری عمیق در جاوا اسکریپت در مرورگر شما یا در Node ارائه می دهد.

دوره های آنلاین

گذراندن یک دوره آنلاین چند قسمتی راه خوبی برای یادگیری مفاهیم اولیه ML است. بسیاری از دوره ها توضیحات تصویری عالی و ابزارهای مورد نیاز برای شروع به کارگیری یادگیری ماشینی را مستقیماً در محل کار یا پروژه های شخصی شما ارائه می دهند.

معرفی TensorFlow برای هوش مصنوعی، ML و یادگیری عمیق

این دوره که با همکاری تیم TensorFlow توسعه یافته است، بخشی از تخصص توسعه دهندگان TensorFlow است و بهترین روش ها برای استفاده از TensorFlow را به شما آموزش می دهد.

معرفی TensorFlow برای یادگیری عمیق

در این دوره آنلاین که توسط تیم TensorFlow و Udacity ایجاد شده است، یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه های یادگیری عمیق را با TensorFlow بسازید.

تخصص توسعه دهنده TensorFlow

در این تخصص چهار دوره ای که توسط یک توسعه دهنده TensorFlow تدریس می شود، ابزارها و نرم افزارهایی را که توسعه دهندگان برای ساختن الگوریتم های مقیاس پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی در TensorFlow استفاده می کنند را بررسی خواهید کرد.

دوره تصادف یادگیری ماشین

دوره خرابی یادگیری ماشین با API های TensorFlow یک راهنمای خودآموز برای متخصصان مشتاق یادگیری ماشین است. این شامل مجموعه ای از درس ها با سخنرانی های ویدیویی، مطالعات موردی در دنیای واقعی و تمرینات عملی است.

MIT 6.S191: مقدمه ای بر یادگیری عمیق

در این دوره آموزشی از MIT، دانش پایه ای از الگوریتم های یادگیری عمیق به دست خواهید آورد و تجربه عملی در ساخت شبکه های عصبی در TensorFlow کسب خواهید کرد.

تخصص یادگیری عمیق

در پنج دوره آموزشی، پایه‌های یادگیری عمیق را یاد خواهید گرفت، نحوه ساخت شبکه‌های عصبی را می‌شناسید، و یاد می‌گیرید که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشینی موفق را رهبری کنید و شغلی در هوش مصنوعی ایجاد کنید. شما نه تنها به تئوری تسلط خواهید داشت، بلکه نحوه کاربرد آن در صنعت را نیز خواهید دید.

TensorFlow: تخصص داده و استقرار

شما یاد گرفته اید که چگونه مدل ها را بسازید و آموزش دهید. اکنون یاد بگیرید که در سناریوهای مختلف استقرار پیمایش کنید و از داده ها به طور مؤثرتری برای آموزش مدل خود در این تخصصی چهار دوره استفاده کنید.

TensorFlow: تخصص تکنیک های پیشرفته

این تخصص برای مهندسین نرم افزار و ML با درک اساسی از TensorFlow است که به دنبال گسترش دانش و مجموعه مهارت های خود با یادگیری ویژگی های پیشرفته TensorFlow برای ساخت مدل های قدرتمند هستند.

مبانی هوش مصنوعی گوگل برای یادگیری ماشینی مبتنی بر وب

بیاموزید که چگونه می توانید توجه بیشتری به تحقیقات پیشرفته خود داشته باشید، یا قدرت های فوق العاده ای را در برنامه های وب خود در کارهای آینده برای مشتریان خود یا شرکتی که با یادگیری ماشین مبتنی بر وب در آن کار می کنید، ارائه دهید.

مفاهیم ریاضی

برای عمیق‌تر شدن دانش ML خود، این منابع می‌توانند به شما در درک مفاهیم اساسی ریاضی لازم برای پیشرفت در سطوح بالاتر کمک کنند.

مقدمه ای دوستانه بر جبر خطی برای ML

نمای چشم پرنده از جبر خطی برای یادگیری ماشین. هرگز جبر خطی را نگرفته اید یا کمی در مورد اصول اولیه می دانید، و می خواهید در مورد نحوه استفاده از آن در ML احساس کنید؟ پس این ویدیو برای شماست.

تخصص ریاضیات برای یادگیری ماشین

این تخصص آنلاین از Coursera با هدف پر کردن شکاف ریاضیات و یادگیری ماشین، افزایش سرعت شما در ریاضیات اساسی برای ایجاد درک بصری، و مرتبط کردن آن با یادگیری ماشین و علم داده است.

یادگیری عمیق
توسط 3Blue1Brown

3blue1brown حول ارائه ریاضیات با رویکرد تصویری اول متمرکز است. در این مجموعه ویدیویی با مفاهیم ریاضی مبانی شبکه عصبی و نحوه عملکرد آن آشنا خواهید شد.

جوهر جبر خطی
توسط 3Blue1Brown

مجموعه‌ای از ویدیوهای کوتاه و بصری از 3blue1brown که درک هندسی ماتریس‌ها، تعیین‌کننده‌ها، موارد خاص و موارد دیگر را توضیح می‌دهد.

جوهر حساب دیفرانسیل و انتگرال
توسط 3Blue1Brown

مجموعه ای از ویدیوهای کوتاه و تصویری از 3blue1brown که اصول حساب دیفرانسیل و انتگرال را به گونه ای توضیح می دهد که به شما درک قوی از قضایای اساسی و نه فقط نحوه کار معادلات می دهد.

MIT 18.06: جبر خطی

این دوره مقدماتی از MIT نظریه ماتریس و جبر خطی را پوشش می دهد. تاکید بر موضوعاتی است که در رشته های دیگر مفید خواهد بود، از جمله سیستم های معادلات، فضاهای برداری، تعیین کننده ها، مقادیر ویژه، شباهت ها و ماتریس های قطعی مثبت.

MIT 18.01: حساب تک متغیری

این دوره مقدماتی حساب دیفرانسیل و انتگرال از MIT تمایز و ادغام توابع یک متغیر را با برنامه های کاربردی پوشش می دهد.

مشاهده نظریه
توسط دانیل کونین، جینگرو گوئو، تایلر دی دولین، دانیل شیانگ

مقدمه ای بصری بر احتمال و آمار.

درآمدی بر یادگیری آماری
توسط گرت جیمز، دانیلا ویتن، ترور هستی و راب تیبشیرانی

این کتاب یک نمای کلی در دسترس از زمینه یادگیری آماری ارائه می دهد، یک مجموعه ابزار ضروری برای درک دنیای گسترده و پیچیده مجموعه داده های مورد نیاز برای آموزش مدل ها در یادگیری ماشین.

منابع تنسورفلو

ما منابع مورد علاقه خود را جمع آوری کرده ایم تا به شما کمک کنیم با کتابخانه ها و چارچوب های TensorFlow مخصوص نیازهای خود شروع کنید. به بخش های ما برای TensorFlow.js ، TensorFlow Lite ، و TensorFlow Extended بروید .


همچنین می توانید راهنمای رسمی و آموزش های TensorFlow را برای آخرین نمونه ها و مجموعه ها مرور کنید.

مبانی یادگیری ماشین

مبانی یادگیری ماشینی یک دوره آموزشی رایگان است که در آن با اصول ساخت مدل های یادگیری ماشینی با استفاده از TensorFlow آشنا می شوید.

TensorFlow از زمین به بالا

این ML Tech Talk برای کسانی طراحی شده است که اصول یادگیری ماشینی را می‌دانند، اما نیاز به مروری بر اصول TensorFlow (تانسورها، متغیرها و گرادیان‌ها بدون استفاده از APIهای سطح بالا) دارند.

مقدمه ای بر یادگیری عمیق

این گفتگوی فناوری ML شامل یادگیری بازنمایی، خانواده‌های شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن‌ها، اولین نگاهی به داخل یک شبکه عصبی عمیق، و بسیاری از نمونه‌ها و مفاهیم کد از TensorFlow است.

کدگذاری TensorFlow

در این مجموعه، تیم TensorFlow با ویدیوهایی برای استفاده از APIهای سطح بالای TensorFlow، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ساختار عصبی و غیره به بخش‌های مختلف تنسورفلو از منظر کدنویسی نگاه می‌کند.

شناسایی و حل مشکلات روزمره با یادگیری ماشین

بیاموزید که رایج‌ترین موارد استفاده از ML از جمله تجزیه و تحلیل چند رسانه‌ای، ساخت جستجوی هوشمند، تبدیل داده‌ها، و نحوه ایجاد سریع آنها را در برنامه خود با ابزارهای کاربرپسند پیدا کنید.

برای جاوا اسکریپت

آخرین منابع را در TensorFlow.js کاوش کنید.

آموزش TensorFlow.js
توسط گانت لابورد

یک رویکرد انتها به انتها به اصول TensorFlow.js برای مخاطبان فنی گسترده. پس از اتمام این کتاب، می‌دانید که چگونه با TensorFlow.js سیستم‌های یادگیری عمیق آماده تولید بسازید و به کار ببرید.

شروع کار با TensorFlow.js توسط TensorFlow

یک سری 3 قسمتی که هم آموزش و هم اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی را با TensorFlow.js بررسی می‌کند و به شما نشان می‌دهد که چگونه یک مدل یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت ایجاد کنید که مستقیماً در مرورگر اجرا شود.

هوش مصنوعی گوگل برای توسعه دهندگان جاوا اسکریپت با TensorFlow.js

با وب ML با استفاده از TensorFlow.js از صفر به قهرمان بروید. با نحوه ایجاد برنامه های وب نسل بعدی آشنا شوید که می توانند در سمت مشتری اجرا شوند و تقریباً در هر دستگاهی مورد استفاده قرار گیرند.

TensorFlow.js: سری هوش و یادگیری
توسط The Coding Train

این لیست پخش ویدیویی بخشی از مجموعه‌ای بزرگتر در زمینه یادگیری ماشین و ساخت شبکه‌های عصبی، بر TensorFlow.js، API اصلی و نحوه استفاده از کتابخانه جاوا اسکریپت برای آموزش و استقرار مدل‌های ML تمرکز دارد.

برای موبایل و اینترنت اشیا

جدیدترین منابع را در TensorFlow Lite کاوش کنید.

یادگیری ماشین روی دستگاه

بیاموزید که چگونه اولین برنامه ML روی دستگاه خود را از طریق مسیرهای یادگیری بسازید که راهنماهای گام به گام برای موارد استفاده رایج از جمله طبقه بندی صوتی، جستجوی محصول بصری و موارد دیگر را ارائه می دهد.

مقدمه ای بر TensorFlow Lite

در این دوره آموزشی که توسط تیم TensorFlow و Udacity به عنوان یک رویکرد عملی برای استقرار مدل برای توسعه دهندگان نرم افزار توسعه یافته است، نحوه استقرار مدل های یادگیری عمیق را بر روی دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده با TensorFlow Lite بیاموزید.

برای تولید

آخرین منابع را در TFX کاوش کنید.

مهندسی ML برای استقرار ML تولید با TFX

نگاهی عملی به نحوه چیدمان یک سیستم خط لوله تولید با TFX داشته باشید. ما به سرعت همه چیز را از جمع آوری داده، ساخت مدل، تا استقرار و مدیریت پوشش خواهیم داد.

ساخت خطوط لوله یادگیری ماشین
توسط هانس هاپکه، کاترین نلسون

این کتاب شما را در مراحل خودکارسازی خط لوله ML با استفاده از اکوسیستم TensorFlow راهنمایی می کند. مثال‌های یادگیری ماشین در این کتاب بر اساس TensorFlow و Keras هستند، اما مفاهیم اصلی را می‌توان در هر چارچوبی اعمال کرد.

تخصص مهندسی یادگیری ماشین برای تولید (MLOps).

توانایی های مهندسی تولید خود را در این تخصص چهار دوره گسترش دهید. یاد بگیرید که چگونه سیستم های یکپارچه ای را که به طور مداوم در تولید کار می کنند، مفهوم سازی کنید، بسازید و نگهداری کنید.

خطوط لوله ML در Google Cloud

این دوره پیشرفته مولفه های TFX، هماهنگ سازی خط لوله و اتوماسیون و نحوه مدیریت ابرداده ML با Google Cloud را پوشش می دهد.

هوش مصنوعی انسان محور

هنگام طراحی یک مدل ML یا ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مهم است که افرادی که با محصول تعامل دارند و بهترین راه برای ایجاد عدالت، تفسیرپذیری، حریم خصوصی و امنیت در این سیستم‌های هوش مصنوعی در نظر گرفته شود.

شیوه های هوش مصنوعی مسئول

بیاموزید که چگونه با استفاده از TensorFlow تمرین‌های هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر را در جریان کاری ML خود ادغام کنید.

کتاب راهنمای افراد + هوش مصنوعی

این کتاب راهنمای گوگل به شما کمک می کند تا محصولات هوش مصنوعی انسان محور بسازید. این به شما این امکان را می دهد که از اشتباهات رایج اجتناب کنید، تجربیات عالی طراحی کنید و هنگام ساخت برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی روی افراد تمرکز کنید.

مقدمه ای بر انصاف در ماژول یادگیری ماشین

این ماژول یک ساعته در MLCC Google، یادگیرندگان را با انواع مختلفی از تعصبات انسانی که می‌توانند در داده‌های آموزشی آشکار شوند، و همچنین استراتژی‌هایی برای شناسایی و ارزیابی اثرات آنها آشنا می‌کند.