دورة TensorFlow

دورة TensorFlow

يهدف هذا المستودع إلى توفير برامج تعليمية بسيطة وجاهزة للاستخدام لـ TensorFlow. يتضمن كل برنامج تعليمي source code ومعظمها مرتبط documentation .

الرعاية

لدعم صيانة وتحديث هذا المشروع، يرجى النظر في رعاية مطور المشروع.

أي مستوى من الدعم هو مساهمة عظيمة هنا ❤️

الحالة: تم تحديث هذا المشروع إلى **TensorFlow 2.3* .*

جدول المحتويات

• قم بتنزيل الكتاب الإلكتروني لخريطة طريق TensorFlow مجانًا

• مجموعة سلاك

• ما هو TensorFlow؟

• تحفيز

• لماذا نستخدم TensorFlow؟

• ما الفائدة من هذا المستودع؟

• تثبيت TensorFlow وإعداد البيئة

• دروس TensorFlow

• تسخين

• الأساسيات

• التعلم الآلي الأساسي

• الشبكات العصبية

• متقدم

• بعض الدروس المفيدة

• المساهمة

• عملية سحب الطلب

• الملاحظة النهائية

• المطورين

قم بتنزيل الكتاب الإلكتروني لخريطة طريق TensorFlow مجانًا

مجموعة سلاك

ما هو TensorFlow؟

TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر لبرمجة تدفق البيانات عبر مجموعة من المهام. وهي مكتبة رياضية رمزية، وتستخدم أيضًا لتطبيقات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية. يتم استخدامه لكل من البحث والإنتاج في Google وغالبًا ما يحل محل سابقه مغلق المصدر، DistBelief.

تم تطوير TensorFlow بواسطة فريق Google Brain للاستخدام الداخلي في Google. تم إصداره بموجب ترخيص Apache 2.0 مفتوح المصدر في 9 نوفمبر 2015.

تحفيز

هناك دوافع مختلفة لهذا المشروع مفتوح المصدر. يعد TensorFlow (كما نكتب هذه الوثيقة) واحدًا من/أفضل أطر التعلم العميق المتاحة. السؤال الذي يجب طرحه هو لماذا تم إنشاء هذا المستودع في حين أن هناك الكثير من البرامج التعليمية الأخرى حول TensorFlow متاحة على الويب؟

لماذا نستخدم TensorFlow؟

يحظى التعلم العميق باهتمام كبير جدًا هذه الأيام - هناك حاجة ماسة إلى تطبيقات سريعة ومحسنة للخوارزميات والبنيات. تم تصميم TensorFlow لتسهيل هذا الهدف.

الميزة القوية لـ TensorFlow هي مرونتها في تصميم نماذج معيارية عالية والتي يمكن أن تكون أيضًا عيبًا للمبتدئين حيث يجب أخذ الكثير من القطع معًا في الاعتبار عند إنشاء النموذج.

تم تسهيل هذه المشكلة أيضًا من خلال تطوير واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى مثل Keras وSlim والتي تلخص الكثير من القطع المستخدمة في تصميم خوارزميات التعلم الآلي.

الشيء المثير للاهتمام في TensorFlow هو أنه يمكن العثور عليه في أي مكان هذه الأيام . يستخدمه الكثير من الباحثين والمطورين وينمو مجتمعه بسرعة الضوء ! يمكن التعامل مع العديد من المشكلات بسهولة لأنها عادة ما تكون نفس المشكلات التي يواجهها الكثير من الأشخاص الآخرين بالنظر إلى العدد الكبير من الأشخاص المشاركين في مجتمع TensorFlow.

ما الفائدة من هذا المستودع؟

إن تطوير مشاريع مفتوحة المصدر من أجل تطوير شيء ما ليس هو السبب وراء هذا الجهد . بالنظر إلى العدد الكبير من البرامج التعليمية التي تتم إضافتها إلى هذا المجتمع الكبير، فقد تم إنشاء هذا المستودع لكسر عملية الدخول والخروج التي تحدث عادةً لمعظم المشاريع مفتوحة المصدر، ولكن لماذا وكيف ؟

بداية، ما الفائدة من بذل الجهد في شيء لن يتوقف معظم الناس عنده ويلقوا نظرة عليه؟ ما الفائدة من إنشاء شيء لا يساعد أي شخص في مجتمع المطورين والباحثين؟ لماذا نقضي الوقت في شيء يمكن نسيانه بسهولة؟ ولكن كيف نحاول أن نفعل ذلك؟ حتى هذه اللحظة هناك عدد لا يحصى من البرامج التعليمية حول TensorFlow سواء حول تصميم النموذج أو سير عمل TensorFlow.

معظمهم معقد للغاية أو يعانون من نقص الوثائق. لا يوجد سوى عدد قليل من البرامج التعليمية المتوفرة والتي تكون موجزة ومنظمة بشكل جيد وتوفر رؤية كافية لنماذجها المنفذة المحددة.

الهدف من هذا المشروع هو مساعدة المجتمع من خلال برامج تعليمية منظمة وتطبيقات تعليمات برمجية بسيطة ومحسنة لتوفير رؤية أفضل حول كيفية استخدام TensorFlow بسرعة وفعالية .

تجدر الإشارة إلى أن الهدف الرئيسي لهذا المشروع هو توفير برامج تعليمية موثقة جيدًا ورمز أقل تعقيدًا !

تثبيت TensorFlow وإعداد البيئة

لتثبيت TensorFlow يرجى الرجوع إلى الرابط التالي:

• تركيب TensorFlow

يوصى بتثبيت البيئة الافتراضية لمنع تعارض الحزمة والحصول على القدرة على تخصيص بيئة العمل.

دروس TensorFlow

يتم تقسيم البرامج التعليمية الموجودة في هذا المستودع إلى فئات ذات صلة.

---

تسخين

#	عنوان	يجري	كود المصدر	وسائط
1	بدء		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي

---

الأساسيات

#	عنوان	يجري	كود المصدر	وسائط
1	الموترات		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي
2	التمايز التلقائي		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي
3	مقدمة إلى الرسوم البيانية		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي
4	نماذج TensorFlow		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي

---

التعلم الآلي الأساسي

#	عنوان	يجري	كود المصدر	أكثر	وسائط
1	الانحدار الخطي		دفتر / بايثون	درس تعليمي	فيديو تعليمي
2	زيادة البيانات		دفتر / بايثون	درس تعليمي	فيديو تعليمي

---

الشبكات العصبية

#	عنوان	يجري	كود المصدر	وسائط
1	متعدد الطبقات الإدراك الحسي		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي
2	الشبكات العصبية التلافيفية		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي

---

متقدم

#	عنوان	يجري	كود المصدر	وسائط
1	التدريب المخصص		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي
2	مولد مجموعة البيانات		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي
3	إنشاء TRecords		دفتر / بايثون	فيديو تعليمي

بعض الدروس المفيدة

• أمثلة TensorFlow - دروس TensorFlow وأمثلة التعليمات البرمجية للمبتدئين

• Sungjoon's TensorFlow-101 - دروس TensorFlow مكتوبة بلغة Python باستخدام Jupyter Notebook

• تمارين TensorFlow الخاصة بـ Terry Um - إعادة إنشاء الرموز من أمثلة TensorFlow الأخرى

• التصنيف على السلاسل الزمنية - تصنيف الشبكة العصبية المتكررة في TensorFlow مع LSTM على بيانات مستشعر الهاتف المحمول

المساهمة

عند المساهمة في هذا المستودع، يرجى أولاً مناقشة التغيير الذي ترغب في إجرائه عبر الإصدار أو البريد الإلكتروني أو أي طريقة أخرى مع مالكي هذا المستودع قبل إجراء أي تغيير. بالنسبة للأخطاء المطبعية، يرجى عدم إنشاء طلب سحب. بدلاً من ذلك، أعلن عنها في المشكلات أو أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى مالك المستودع .

يرجى ملاحظة أن لدينا قواعد سلوك، يرجى اتباعها في جميع تفاعلاتك مع المشروع.

عملية سحب الطلب

يرجى النظر في المعايير التالية لمساعدتنا بطريقة أفضل:

• من المتوقع بشكل أساسي أن يكون طلب السحب عبارة عن اقتراح أو تحسين لبرنامج نصي للتعليمات البرمجية.

• من فضلك لا تغير ملفات ipython. بدلاً من ذلك، قم بتغيير ملفات PYTHON المقابلة.

• من المتوقع أن يؤدي طلب السحب المتعلق بالأقسام غير النصية إلى إحداث فرق كبير في الوثائق. وبخلاف ذلك، من المتوقع أن يتم الإعلان عنه في قسم القضايا.

• تأكد من إزالة أي تبعيات تثبيت أو بناء قبل نهاية الطبقة عند إجراء البناء وإنشاء طلب السحب.

• أضف تعليقات تحتوي على تفاصيل التغييرات في الواجهة، بما في ذلك متغيرات البيئة الجديدة والمنافذ المكشوفة ومواقع الملفات المفيدة ومعلمات الحاوية.

• يمكنك دمج طلب السحب بمجرد حصولك على تسجيل خروج مطور واحد آخر على الأقل، أو إذا لم يكن لديك إذن للقيام بذلك، فيمكنك أن تطلب من المالك دمجه نيابةً عنك إذا كنت تعتقد أن جميع عمليات التحقق قد تم اجتيازها.

الملاحظة النهائية

نحن نتطلع إلى تعليقاتك الكريمة. الرجاء مساعدتنا على تحسين هذا المشروع مفتوح المصدر وجعل عملنا أفضل. للمساهمة، يرجى إنشاء طلب سحب وسنقوم بالتحقيق فيه على الفور. مرة أخرى، نحن نقدر تعليقاتك اللطيفة وعمليات فحص الكود التفصيلية.

المطورين

الشركة : Instill AI [موقع الكتروني]

المنشئ : عقلية التعلم الآلي [مدونة، GitHub، تويتر]

المطور : أميرسينا تورفي [GitHub، موقع شخصي، Linkedin]