EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals es el programa europeo de certificación de TI en la biblioteca de aprendizaje automático de Google TensorFlow que permite la programación de inteligencia artificial.
El plan de estudios de los fundamentos de TensorFlow de EITC/AI/TFF se centra en los aspectos teóricos y las habilidades prácticas en el uso de la biblioteca de TensorFlow organizada dentro de la siguiente estructura, que abarca un contenido didáctico de video completo como referencia para esta certificación EITC.
TensorFlow es una biblioteca de software gratuita y de código abierto para el aprendizaje automático. Se puede utilizar en una variedad de tareas, pero tiene un enfoque particular en el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas. Es una biblioteca matemática simbólica basada en flujo de datos y programación diferenciable. Se utiliza tanto para investigación como para producción en Google.
A partir de 2011, Google Brain creó DistBelief como un sistema de aprendizaje automático patentado basado en redes neuronales de aprendizaje profundo. Su uso creció rápidamente en diversas empresas de Alphabet, tanto en investigación como en aplicaciones comerciales. Google asignó a varios científicos informáticos, incluido Jeff Dean, para simplificar y refactorizar el código base de DistBelief en una biblioteca de grado de aplicación más rápida y robusta, que se convirtió en TensorFlow. En 2009, el equipo, dirigido por Geoffrey Hinton, implementó la retropropagación generalizada y otras mejoras que permitieron la generación de redes neuronales con una precisión sustancialmente mayor, por ejemplo, una reducción del 25% en los errores en el reconocimiento de voz.
TensorFlow es el sistema de segunda generación de Google Brain. La versión 1.0.0 se lanzó el 11 de febrero de 2017. Si bien la implementación de referencia se ejecuta en dispositivos únicos, TensorFlow puede ejecutarse en varias CPU y GPU (con extensiones opcionales CUDA y SYCL para computación de propósito general en unidades de procesamiento de gráficos). TensorFlow está disponible en Linux de 64 bits, macOS, Windows y plataformas informáticas móviles, incluidas Android e iOS. Su arquitectura flexible permite la fácil implementación de la computación en una variedad de plataformas (CPU, GPU, TPU) y desde computadoras de escritorio hasta grupos de servidores y dispositivos móviles y de borde. Los cálculos de TensorFlow se expresan como gráficos de flujo de datos con estado. El nombre TensorFlow se deriva de las operaciones que realizan estas redes neuronales en matrices de datos multidimensionales, que se denominan tensores. Durante la Conferencia de E/S de Google en junio de 2016, Jeff Dean declaró que 1,500 repositorios en GitHub mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google. En diciembre de 2017, los desarrolladores de Google, Cisco, RedHat, CoreOS y CaiCloud presentaron Kubeflow en una conferencia. Kubeflow permite el funcionamiento y la implementación de TensorFlow en Kubernetes. En marzo de 2018, Google anunció la versión 1.0 de TensorFlow.js para aprendizaje automático en JavaScript. En enero de 2019, Google anunció TensorFlow 2.0. Estuvo disponible oficialmente en septiembre de 2019. En mayo de 2019, Google anunció TensorFlow Graphics para el aprendizaje profundo en gráficos por computadora.
Para familiarizarse en detalle con el plan de estudios de certificación, puede ampliar y analizar la tabla a continuación.
El plan de estudios de certificación de fundamentos de TensorFlow de EITC/AI/TFF hace referencia a materiales didácticos de acceso abierto en forma de video. El proceso de aprendizaje se divide en una estructura paso a paso (programas -> lecciones -> temas) que cubre partes relevantes del plan de estudios. También se proporciona consultoría ilimitada con expertos en dominios.
Para obtener más información sobre el procedimiento de certificación, consulte ¿Cómo funciona?.
Recursos de referencia del plan de estudios
TensorFlow de Google
https://www.tensorflow.org/
Recursos de aprendizaje de Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/learn/
Documentación de la API de TensorFlow
https://www.tensorflow.org/api_docs/
Modelos y conjuntos de datos de TensorFlow
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
Comunidad de TensorFlow
https://www.tensorflow.org/community/
Capacitación de Google Cloud AI Platform con TensorFlow
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
Descargue los materiales preparatorios completos de autoaprendizaje fuera de línea para el programa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals en un archivo PDF
Materiales preparatorios del EITC/AI/TFF – versión estándar
Materiales preparatorios del EITC/AI/TFF – versión ampliada con preguntas de revisión