آموزش آزمون مهارت TensorFlow: سوالات تمرینی عملی

آزمون مهارت TensorFlow: سوالات تمرینی عملی

به جهت "آزمون مهارت تنسورفلو: سوالات تمرینی عملی" خوش آمدید! این کتابچه راهنمای کامل برای تجهیز توسعه دهندگان مشتاق TensorFlow به درک حیاتی و توانایی های واقع بینانه لازم برای برتری در آزمون های گواهینامه متنوع، که شامل گواهی توسعه TensorFlow است، طراحی شده است.

TensorFlow به‌عنوان یک سنگ بنا در قلمرو یادگیری دستگاه و هوش مصنوعی ظاهر شده است و سازندگان را قادر می‌سازد تا از ظرفیت یادگیری عمیق از طریق کتابخانه‌ها و چارچوب‌های انعطاف‌پذیر خود استفاده کنند. با بررسی TensorFlow Python و TensorFlow JS، شرکت‌کنندگان از طریق پیچیدگی‌های TensorFlow 2 و TensorFlow Lite پیمایش می‌کنند و در ساخت، آموزش، و استقرار مدل‌های آشنایی با ماشین در ساختارها و دستگاه‌های مختلف مهارت کسب می‌کنند.

این مسیر به دنبال ساده‌سازی مربیگری شما با ارائه سؤالات تمرینی است که به شما امکان می‌دهد توانایی‌های خود را تقویت کنید و با کمی تکنیک شانس، چالش‌های ایجاد شده از طریق بررسی‌های کاملاً گواهینامه مبتنی بر TensorFlow را افزایش دهید. چه بخواهید در TensorFlow برای رونق متخصصان جستجو کنید و چه در جستجوی دریافت گواهی توسعه دهنده TensorFlow، این مسیر دروازه شما برای مطالعه پیچیدگی‌های اجزای ضروری TensorFlow و تضمین مهارت شما در این فناوری پیشگامانه است.

طرح کلی آزمون TensorFlow

ساده:

1. مبانی TensorFlow:

   • مبانی TensorFlow

   • عملیات و دستکاری TensorFlow

   • نمودارها و جلسات در TensorFlow

2. TensorFlow Python API:

   • استفاده از TensorFlow در پایتون

   • انواع و متغیرهای داده TensorFlow

   • ساخت و آموزش مدل‌ها با Python API

3. TensorFlow 2.x:

   • ویژگی‌ها و پیشرفت‌های کلیدی در TensorFlow 2.x

   • اجرای مشتاق در مقابل اجرای نمودار

   • ادغام Keras API در TensorFlow 2.x

متوسط:

1. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق:

   • ساخت معماری شبکه های عصبی در TensorFlow

   • توابع فعال سازی و تکنیک های بهینه سازی

   • شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه های عصبی تکراری (RNN)، و غیره.

2. آموزش و ارزیابی مدل:

   • مدل های آموزشی با استفاده از TensorFlow

   • توابع ضرر و ارزیابی مدل

   • تکنیک های منظم سازی

3. استقرار و سرویس دهی:

   • استقرار مدل با سرویس TensorFlow

   • TensorFlow Extended (TFX) برای خطوط لوله تولید

   • صادر کردن و ارائه مدل‌ها در TensorFlow.js

مجتمع:

1. موضوعات تخصصی:

   • مدل های از پیش آموزش دیده را انتقال دهید و تنظیم دقیق کنید

   • کار با TensorFlow Lite برای تلفن همراه و دستگاه‌های لبه

   • اجرای لایه‌ها و عملیات سفارشی

2. چارچوب ها و ادغام ها:

   • TensorFlow و ادغام با کتابخانه های دیگر (به عنوان مثال، NumPy)

   • مقایسه با سایر چارچوب‌های یادگیری ماشین (مانند PyTorch)

3. TensorFlow.js پیشرفته:

   • مقدمه ای بر TensorFlow.js و اهمیت آن

   • مقایسه بین TensorFlow.js و TensorFlow Python

   • تنظیم TensorFlow.js در محیط های وب

4. توسعه مدل TensorFlow.js:

   • تنسورها و عملیات در TensorFlow.js

   • ساخت و آموزش مدل های یادگیری ماشین در مرورگر

   • مدیریت داده ها و پیش پردازش در TensorFlow.js

5. انتقال یادگیری با TensorFlow.js:

   • تکنیک های یادگیری را در TensorFlow.js انتقال دهید

   • استفاده مجدد از مدل های از پیش آموزش دیده و تنظیم دقیق در مرورگر

6. استنتاج، استقرار و عملکرد:

   • انجام استنتاج با مدل‌های TensorFlow.js

   • پیش‌بینی‌ها و برنامه‌های کاربردی در زمان واقعی در توسعه وب

   • صادر کردن و استقرار مدل‌ها برای برنامه‌های کاربردی وب

   • تکنیک‌هایی برای بهینه‌سازی مدل‌های TensorFlow.js برای عملکرد

7. موارد استفاده TensorFlow.js:

   • کاوش برنامه های مختلف و موارد استفاده TensorFlow.js

   • نمایش نمونه هایی از یادگیری ماشین در توسعه وب با استفاده از TensorFlow.js

چرا یاد بگیریم TensorFlow را آماده کنیم

درک TensorFlow در چشم انداز امروزی یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ضروری است. به عنوان یک ابزار اساسی، TensorFlow، همراه با Keras به عنوان API سطح بالای آن، بستری را برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی پیچیده تشکیل می‌دهد.

تسلط به TensorFlow برای متخصصان مشتاق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ضروری است، و مهارت‌های لازم را برای کاوش در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و بینایی رایانه در اختیار آنها قرار می‌دهد. ادغام آن با Keras، نمونه سازی سریع را تسهیل می کند و توسعه مدل پیچیده را در دسترس تر می کند.

دستیابی به گواهی توسعه‌دهنده TensorFlow نه تنها مهارت فرد را در استفاده از TensorFlow Python تأیید می‌کند، بلکه بر درک عمیق تکنیک‌های هوش مصنوعی و بینایی رایانه‌ای مولد نیز تأکید می‌کند. یادگیری TensorFlow فقط به تسلط بر یک چارچوب نیست. این دروازه‌ای برای باز کردن قفل نوآوری است و افراد را قادر می‌سازد تا با ایجاد برنامه‌های کاربردی و راه‌حل‌های پیشگامانه که آینده فناوری را هدایت می‌کنند، به طور قابل توجهی در تکامل هوش مصنوعی مشارکت کنند.