خلفية
انا احب الدراسة. جعلني التعطش للمعرفة أقرأ الكثير من الأخبار والمقالات حول الوباء. عندها صادفت مقالًا عن مجموعة من الباحثين قاموا بإنشاء نظام جديد قادر على تمييز الالتهاب الرئوي من COVID-19 بناءً على تحليل الأشعة السينية.
وذكر المقال أن المشروع يستخدم "الذكاء الاصطناعي" ويستخدم "الشبكات العصبية". هذا أثار اهتمامي على الفور. كيف استطاع البشر بناء وتدريب آلة يمكنها تحليل الأشعة السينية؟ لنبدأ بحقيقة أن الذكاء الاصطناعي ليس لديه حتى تعليم طبي. وحقق أكثر من 90٪ دقة! هذه هي الطريقة التي بدأت بها رحلتي إلى حفرة أرنب التعلم العميق.
باختصار ، لقد ناقشته مع صديق واكتشفت وجود TensorFlow (و Keras). وبعد ذلك ، بينما كنت أستمر في دراسة المواد المختلفة حول هذا الموضوع بفضول ، صادفت مقالًا ، يتحدث مؤلفه عن كيف أصبح مطورًا معتمدًا لـ TensorFlow.
هنا تحديت نفسي ، متسائلاً عما إذا كان بإمكاني الحصول على مثل هذه الشهادة. صحيح ، لقد كنت قلقًا من عدم توفر الوقت الكافي لذلك. الحقيقة هي أنني كنت سأذهب إلى العمل ، وإلى جانب ذلك ، في نفس الوقت تقريبًا ، بدأت دراسات الماجستير. علاوة على ذلك ، لا أعرف أي شيء عن البرمجة في بايثون. هل سأكون قادرا على تحقيق هدفي؟
في شهادتي الجامعية ، درست الرياضيات التطبيقية لحل المشكلات الاكتوارية. هذا يعني أنني على دراية بالرياضيات والإحصاءات العليا ، وأعرف ما هو الانحدار والمتسلسلة الزمنية. لكن معرفتي ببايثون كانت قريبة من الصفر. كانت اللغة الوحيدة التي كنت أعرفها في ذلك الوقت هي R. على الرغم من أنني أجد أن لغة R هي لغة متعددة الاستخدامات للغاية يمكنها تلبية احتياجات أولئك الذين يعملون مع البيانات ، إلا أن هذه اللغة لم تكن لسوء الحظ مناسبة لإجراء اختبار الشهادة.
ستكون الشهادة في TensorFlow علامة فارقة في رحلتي كعالم بيانات وباحث في الذكاء الاصطناعي. ربما قلت بالفعل ما يكفي عن نفسي. حان الوقت للحديث عن TensorFlow.
ما هي منصة TensorFlow ولماذا نتعلمها؟
باختصار ، TensorFlow عبارة عن منصة تعلم آلي مستخدمة على نطاق واسع.
إذا تحدثنا عن TensorFlow بمزيد من التفصيل ، فقد اتضح أن أمامنا إطار عمل مجاني مفتوح المصدر يغطي جميع الاحتياجات لإنشاء مشاريع في مجالات التعلم الآلي والتعلم العميق. يتيح لك إطار العمل هذا حل مجموعة كبيرة من المهام - بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات وحتى التدريب ونشر النموذج. تم تصميم TensorFlow في الأصل لتلبية احتياجات Google الداخلية وتم تطويره بواسطة فريق Google Brain. الآن يتم استخدام هذا الإطار حرفيا في كل مكان.
لنتحدث الآن عن سبب وجوب تعلم TensorFlow. الحقيقة أن هذه المنصة قادرة على حل العديد من المشاكل ، وحقيقة أنها أكثر انتشارًا مما قد تتخيله. من المحتمل جدًا أنك تستخدم الخدمات التي تم إنشاؤها باستخدام TensorFlow ، دون معرفة ذلك.
عرض الرد الذكي من Gmail ( المصدر )
هل سبق لك استخدام ميزة الرد الذكي من Gmail؟ تعتمد هذه الآلية على قدرات الذكاء الاصطناعي. يقدم للمستخدم ثلاث ردود محتملة على بريد إلكتروني بناءً على محتوى البريد الإلكتروني. تم تصميم محرك الرد الذكي باستخدام TensorFlow.
هل تعرف ما الذي يحرك الخلاصة على حساب Twitter الخاص بك؟ ما هي آلية التعرف الضوئي على الحروف (صورة إلى نص) في مكتب WPS؟ كيف توصي VSCO بملفاتتعريف المستخدمين لك عند تحليل صورك؟ هذه كلها أمثلة على كيفية استخدام TensorFlow.
في وقت كتابة هذا المقال ، كان TensorFlow موجودًا لمدة 4 سنوات فقط. علاوة على ذلك ، تم استخدام هذه المنصة في عدد كبير من المشاريع التي نستخدمها جميعًا كل يوم. في حين أن هذا المقال عن التعرف على COVID-19 بالأشعة السينية الذي ذكرته سابقًا لم يقل ذلك صراحة ، فمن المحتمل أن الباحثين الذين كتبوه استخدموا TensorFlow أيضًا.
في المستقبل ، مع تحسن تقنيات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي ، يمكننا توقع ظهور المزيد من المنتجات والخدمات والبحث العلمي ، حيث يتم استخدام TensorFlow كنظام فرعي يطبق تقنيات التعلم العميق.
يستفيد ممارسو التعلم الآلي وعلوم البيانات من الإلمام بهذه المنصة. وبسبب هذا الفكر ، أصبحت مهتمًا بأن أصبح مطورًا معتمدًا لـ TensorFlow. قد يكون لديك أفكار مماثلة من قبل. ربما تفكر في هذا أثناء قراءة هذا المقال. قد يكون لديك أسبابك الخاصة لتعلم TensorFlow. على أي حال ، إذا قررت الاستعداد للحصول على الشهادة ، فستجد بعض التفاصيل عنها في القسم التالي.
تفاصيل حول الشهادة
شارة TensorFlow الرقمية ( المصدر )
يتم إجراء اختبار شهادة TensorFlow باستخدام لغة Python. يستخدم هذا الاختبار مكتبة TensorFlow Python وواجهات برمجة التطبيقات ذات الصلة. محاولة واحدة تكلف 100 دولار. إذا فشلت المحاولة الأولى ، يمكنك دفع نفس المبلغ واجتياز الاختبار الثاني في غضون أسبوعين. يمكن العثور على تفاصيل حول رسوم الامتحان وأشياء أخرى مماثلة هنا .
يتكون الاختبار من أربعة أجزاء رئيسية: إنشاء شبكة عصبية وتدريبها باستخدام TensorFlow ، والتعرف على الصور ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والعمل باستخدام السلاسل الزمنية. عند اجتياز الامتحان ، يجب عليك استخدام PyCharm IDE.
بعد أن نظرت إلى دليل الاختبار ، بدأت في التخطيط لدراستي. أولاً ، كان علي أن أفهم برمجة Python ، ثم كان علي إتقان TensofFlow.
الشهر الأول من الدراسة
ربما تكون قد قرأت حتى الآن دون أن يفوتك أي شيء ، ربما قفزت للتو هنا. على أي حال ، اسمحوا لي أن أذكرك من أين بدأت. كنت طالبًا متوسطًا في الرياضيات التطبيقية ولم يكن لدي ما يجعلني مشغولًا ولم يكن لدي أي خبرة في برمجة بايثون. أصبح هذا الطالب فجأة حريصًا على أن يصبح ، خلال شهرين ، مطورًا معتمدًا لـ TensorFlow.
هنا أبدأ قصة حول كيف وماذا درست خلال هذين الشهرين.
في الشهر الأول ، كنت أتعلم بايثون. كيف تمكنت من تعلم البرمجة بهذه اللغة بهذه السرعة؟ ذهبت إلى HackerRank أول شيءوبدأت في حل المشكلات في بايثون. الكثير من المهام. كلما صادفت شيئًا لم أستطع التعامل معه بمفردي ، بدأت على الفور في البحث عن حلول لأشخاص آخرين. إذا لم تسمح لي نظرة سريعة على الحل بحل المشكلة ، فقد شرعت في تحليل شامل لأفكار الآخرين ، محاولًا فهم جوهر الحل وإبراز ما سيكون مفيدًا لي.
لقد كنت أفعل هذا لمدة أسبوعين. بعد ذلك ، تمكنت من حل معظم المشكلات ، حتى الصعبة منها ، دون البحث في أي مكان.
ماذا فعلت في الأسبوعين المتبقيين؟ شاهدت دروس Python التعليمية المجانية على YouTube. نعم بالضبط. مجانا. الدروس. على يوتيوب.
بالطبع ، إذا أتيحت لك الفرصة للتسجيل في دورة بايثون حقيقية حيث تكون المادة منظمة بشكل جيد ، فعليك بالتأكيد القيام بذلك. دورات الفيديو الثلاث التي سأربطها أدناه ، اخترت بنفسي ، في محاولة لتعلم Python بشكل أسرع.
لا تحظى مقاطع الفيديو هذه بشعبية خاصة نظرًا لكونها "مجانية" ولأن من يشاهدها لن يحصل على أي شهادة تدريب. في الواقع ، ها هي الدورات التدريبية التي أجدها جديرة جدًا:
- Python for Beginners. Python. , , (, , ), . , . , Python .
- Python for Data Science Full Course. Python- -. . Keras TensorFlow. , , , .
- تحليل البيانات باستخدام بايثون . قبل إنشاء النماذج وتدريبها ، تحتاج إلى إعداد البيانات وإخضاعها للمعالجة المسبقة. لسبب ما ، غالبًا ما يتم نسيان هذا. هذه الدورة مخصصة بشكل أساسي لقضايا مثل جمع البيانات وتحميلها في برنامج والتنظيف والتصور. يتيح لك هذا العمل مع البيانات فهمها بشكل أفضل ، وهذا مفيد لجميع الأعمال الإضافية معهم.
على الرغم من أنني أخطط للتسجيل في دورة بايثون العادية ، إلا أن مقاطع الفيديو الثلاثة هذه أعطتني كل ما أحتاجه. إذا كنت تشاهد أيضًا مثل هذه الدورات ، فحاول تدوين الملاحظات أثناء مشاهدتها ، واكتب الكود بنفسك ، وجرب ما تخبرك عنه.
الشهر الثاني من الدراسة
أمضيت الشهر الثاني من دراستي في DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate ، والتي يمكن العثور عليها على Coursera. يتم تدريس الدورات في هذا التخصص من قبل لورانس ماروني ، الذكاء الاصطناعي في Google ، وأندرو نج ، مؤسس deeplearning.ai .
يشمل التخصص أربع دورات. كل واحد منهم يتوافق مع أحد موضوعات الامتحان المذكورة أعلاه. تدوم إحدى الدورات أربعة أسابيع ، لكنني درست المواد الأسبوعية في يوم واحد ، حيث كانت هذه أهم مهنتي في ذلك الوقت.
بعد الانتهاء من كل دورة ، أخذت يوم عطلة. في هذا اليوم ، جربت الكود واستكشفت ببطء الأفكار المتعلقة بالدورة.
في النهاية ، استغرقت خمسة أيام لإكمال كل دورة. استغرق الأمر أربعة أيام لمراجعة مواد الدورة ، ويوم آخر قضيت الراحة ومراجعة ما تعلمته. ونتيجة لذلك ، تمكنت من إكمال التخصص بالكامل في 20 يومًا.
تضمنت كل دورة مهام البرمجة. أخذت هذه المهام على محمل الجد. في كثير من الأحيان ، على سبيل المثال ، قضيت ساعات عديدة في تجربة المعلمات الفائقة للشبكة العصبية (عندما تبدأ التعلم ، ستعرف ما هي) من أجل الحصول على أفضل النتائج منها. من خلال القيام بهذا النوع من الأشياء ، يمكنك الحصول على نوع من الفهم الغريزي لكيفية ، من خلال التجربة والخطأ ، لإنشاء نماذج الشبكة العصبية
في بعض الأحيان ، كانت هناك روابط لمجموعات البيانات والمقالات ومواد إضافية أخرى في مواد الفصول الدراسية. على الرغم من أنك لست بحاجة إلى تعلم كل هذا لإكمال الدورة التدريبية ، فقد عملت من خلال العديد من هذه الموارد بدافع الفضول. ركزت الدورة بشكل أساسي على الممارسة. لكن تم إعطاؤهم عادةً روابط لمقاطع فيديو أندرو إيون ، والتي كشف فيها بوضوح أكثر ، مع شرح للنظرية ، عن بعض الأشياء.
مواد بديلة
ليس عليك أن تدرس بالطريقة التي فعلت بها للحصول على الشهادة. على سبيل المثال ، بدلاً من إكمال تخصص مدفوع على كورسيرا ، يمكنك اللجوء إلى مواد أخرى:
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. , , , . 10-16 , .
- YouTube, TensorFlow. , . , , . Coursera, , . , , , . Keras TensorFlow.
بعد أن أنهيت جميع الدورات التي اخترتها في كورسيرا ، منحت نفسي أربعة أيام لمراجعة ما تعلمته وإعادة قراءة دليل الاختبار. بدأت إجراء الامتحان في اليوم الخامس والعشرين من الشهر الثاني للتحضير.
لقد حان اليوم الحاسم. وبالمناسبة ، إليك ورقة غش تحتوي على إجابات على الدفعة الأولى من الأسئلة (إذا لم يفهم أحد ، فأنا أمزح فقط). لأسباب واضحة ، لا يمكنني الخوض في التفاصيل حول الامتحان ، ولكني قدمت أدناه بعض ملاحظاتي ونصائح بخصوص التحضير للاختبار واجتيازه.
- , — IDE. , IDE PyCharm. IDE, , , , . PyCharm, , .
- . , ( , ). , , . .
- . . , . , , ( , , IDE ).
- . , , . , . — , .
- يمكن تدريب النماذج باستخدام موارد من منصات خارجية مثل Google Colab و AWS. قبل بدء الاختبار ، تعرف على كيفية حفظ النماذج التي عملت عليها على منصات خارجية وتحميلها في PyCharm. يجب حفظ النماذج بتنسيق h5.
إذا قمت بعمل جيد أثناء التحضير للامتحان ، وإذا كنت قد أتقنت كل شيء مدرج في خطة الاختبار ، فعليك اجتيازها بنجاح. أستطيع أن أقول بكل ثقة أن الدليل يحتوي على توصيات معقولة. يمكنك اختبار مدى استعدادك للامتحان من خلال تقييم معرفتك بالموضوعات المذكورة فيه.
أجريت الامتحان باستخدام الكمبيوتر المحمول الخاص بي ، والذي يعمل بمعالج AMD ولا يحتوي على بطاقة رسومات منفصلة. في الوقت نفسه ، كنت بحاجة إلى اللجوء إلى قوة Google Colab مرة واحدة فقط ، لحل مشكلة تستخدم مجموعة بيانات كبيرة. يمكنك ، من أجل فهم ما إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك مناسبًا للاختبار ، حل العديد من المشكلات العملية فيه. أعتقد أنه يجب أن تقلق أكثر ليس بشأن الكمبيوتر ، ولكن بشأن سرعة وثبات اتصال الإنترنت ، حيث تحتاج إلى تفريغ النماذج لاجتياز الاختبار.
نتائج الامتحانات
بعد أن أكملت الاختبار ، تلقيت على الفور رسالة بريد إلكتروني تخبرني أنني قد اجتزت الاختبار. سيتم إرسال الشهادة الرقمية الرسمية التي تؤكد اجتياز الامتحان بنجاح في غضون أسبوعين. يمكن إرفاقه بملفك الشخصي على LinkedIn.
الشهادة صالحة لمدة ثلاث سنوات فقط. هذا يعني أنه في عام 2023 سأحتاج إلى إجراء الاختبار مرة أخرى. يمكنني فقط أن أخمن كيف ستتطور TensorFlow وصناعة التعلم العميق بأكملها بحلول ذلك الوقت. وآمل أن يكون اجتياز الامتحان أسهل بالنسبة لي من الآن.
النتائج والخطط المستقبلية
هذه ، بالطبع ، ليست النهاية. هذه ليست سوى البداية. كان أول معلم لي في تعلم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هو شهادتي TensorFlow ، وقد ألهمتني كثيرًا. أصبحت هذه الشهادة بابي إلى عالم علوم البيانات. هذا غريب بعض الشيء ، لأنه عادة ، عندما يتعلق الأمر بعلماء البيانات الطموحين ، فإن التعلم العميق يشبه الجليد على الكعكة.
أنا سعيد لأنني تمكنت من الحصول على شهادة وأنني تمكنت من كتابة هذا المقال قبل أيام قليلة من بدء العمل والدراسة. خلال شهرين من التحضير ، كرست نفسي بالكامل لهوايتي الجديدة. تمنحنا تقنيات الذكاء الاصطناعي إمكانيات لا حصر لها على ما يبدو لحل المشكلات الحقيقية.
أريد أن أشير إلى أنني لا أعتقد أن مقاربتي للدراسة الذاتية هي الأفضل. لا يزال بإمكانك العمل والعمل عليها. بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم وقت محدد ، قد لا يستحق الأمر التسرع كما كنت. وفي أثناء الدراسة ، سيكون من الجيد لهم إنشاء مشاريعهم الخاصة. أعتقد أن هذا النهج في التعلم أفضل من نهجي. الآن ، على الرغم من أنني مطور TensorFlow معتمد ، ما زلت بحاجة إلى إنشاء مشروعي الخاص ووضعه على GitHub. هذا ما سأفعله بعد أن أنشر هذا المقال. سيسمح لي هذا بتحسين معرفتي ومهاراتي.
أنا واثق من أن عالم الذكاء الاصطناعي وكل ما يرتبط به هو ظاهرة سريعة النمو ، مليئة بالابتكارات والاكتشافات والاكتشافات العلمية. هذه هي طليعة التكنولوجيا الحديثة. يوجد الكثير هنا لم يتعلمه الناس ويستكشفونه. إذا أردت ، يمكنك أيضًا أن تصبح جزءًا من هذا العالم. أردت أن. وبعد أن شعر بالملل أثناء الحجر الصحي ، بدأ رحلته.
هل تخطط لتصبح مطور TensorFlow معتمدًا؟
