تنسرفلو(TensorFlow) چیست؟

TensorFlow، که در فارسی گاهی اوقات تنسرفلو یا تنسورفلو نیز نوشته می‌شود، کتابخانه‌ای نرم‌افزاری رایگان و منبع باز است که برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ، به ویژه برای یادگیری عمیق(دیپ لرنینگ) طراحی شده است. این کتابخانه به عنوان یک پلتفرم محاسباتی عمل می‌کند که امکان تعریف، آموزش و اجرای مدل‌های پیچیده شبکه‌های عصبی را فراهم می‌آورد. TensorFlow به طور خاص برای بهره‌گیری از قدرت پردازشی کارت‌های گرافیک (GPU) و همچنین پردازشگرهای مرکزی (CPU) برای اجرای موازی و کارآمد طراحی شده است، که این امر باعث بهبود چشمگیر در سرعت پردازش و کاهش زمان لازم برای آموزش مدل‌ها می‌شود.

کتابخانه TensorFlow از امکاناتی نظیر محاسبه خودکار گرادیان‌ها (مشتق‌های ضمنی) استفاده می‌کند که برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی ضروری است. این ویژگی امکان پیاده‌سازی آسان و موثر فرآیندهای پیچیده آموزشی را فراهم می‌آورد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بر روی ساخت مدل‌های دقیق‌تر و کارآمدتر تمرکز کنند.

از دیگر مزایای TensorFlow، ادغام آن با کتابخانه Keras در نسخه 2.0 است که استفاده از این پلتفرم را ساده‌تر و قابل دسترس‌تر می‌کند. Keras به عنوان یک API سطح بالا عمل می‌کند که امکان تعریف سریع و راحت مدل‌های شبکه عصبی را فراهم می‌آورد، در نتیجه توسعه‌دهندگان می‌توانند با سرعت بیشتری به نتایج مطلوب دست یابند.

TensorFlow پشتیبانی گسترده‌ای از زبان‌های برنامه‌نویسی را ارائه می‌دهد، از جمله Python، JavaScript، C++، و Java، که در میان آنها Python به دلیل دسترسی آسان و کتابخانه‌های غنی، بیشترین استفاده را دارد. این انعطاف‌پذیری به TensorFlow اجازه می‌دهد که در طیف وسیعی از کاربردها به کار رود، از جمله بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر، که هر کدام نیازمند توانایی‌های خاص در پردازش و مدل‌سازی داده‌ها هستند.

دوره جامع یادگیری عمیق: تسلط بر هوش مصنوعی با 40 ساعت آموزش (Tensorflow/keras)

نسخه اولیه TensorFlow، یعنی TensorFlow 1.x، با وجود اینکه به کاربران اجازه می‌داد شبکه‌های عصبی پیچیده را با استفاده از مدل‌های استاتیک گراف تعریف و آموزش دهند، دارای محدودیت‌ها و پیچیدگی‌هایی بود که استفاده از آن را دشوار می‌ساخت. در TensorFlow 1.x، تمام محاسبات به صورت گراف‌های استاتیک تعریف می‌شدند که قبل از اجرا باید کاملا مشخص و ساخته شده باشند. این امر باعث می‌شد که تغییرات و تحلیل‌های پویا در حین اجرا دشوار باشد و به روند توسعه و آزمایش سرعت کمتری بخشد.

در پاسخ به این محدودیت‌ها و با توجه به بازخورد جامعه توسعه‌دهندگان، گوگل نسخه 2.0 از TensorFlow را در سپتامبر 2019 منتشر کرد که تمرکز اصلی آن بر سادگی و انعطاف‌پذیری بود. TensorFlow 2.0 از مفهوم Eager Execution پشتیبانی می‌کند، که به کاربران اجازه می‌دهد تا محاسبات را به صورت پویا و در زمان اجرا انجام دهند، در نتیجه توسعه مدل‌ها ساده‌تر و تعاملی‌تر می‌شود. همچنین، این نسخه با ادغام کراس (Keras) به عنوان API پیش‌فرض، سهولت بیشتری در تعریف و آموزش مدل‌های عمیق ارائه می‌دهد، که به کاربران امکان می‌دهد با سرعت بیشتر و با کدنویسی کمتر به نتایج دلخواه دست یابند.

کراس چیست؟

کراس یک API سطح بالا برای ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است که به راحتی بر روی تنسورفلو اجرا می‌شود. کراس فرآیند ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را ساده‌تر کرده و از این رو برای مبتدیان و همچنین متخصصان، ابزار بسیار مناسبی است.

توصیه میشه برای درک کلی این فریم ورک، پست یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس را نیز مطالعه فرمایید.

یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

دوره جامع یادگیری عمیق که توسط استاد اخوان پور ارائه شده، فرصتی مناسب برای آموزش مبانی و پیشرفته یادگیری عمیق با استفاده از زبان پایتون و فریم ورک‌های TensorFlow و Keras است. این دوره برای افرادی که به یادگیری عمیق علاقه‌مند هستند و یا در رشته‌های مرتبط با هوش مصنوعی تحصیل کرده‌اند یا در حال تحصیل در رشته های مهندسی هستند، طراحی شده است. همچنین متخصصان IT که قصد دارند دانش خود را در زمینه یادگیری عمیق ارتقا بدهند، می‌توانند از این دوره بهره‌مند شوند.

این دوره شامل سرفصل‌های متنوعی است که از مبانی شبکه‌های عصبی و گرادیان کاهشی شروع شده و تا موضوعات پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنالی، پردازش زبان طبیعی، و کار با داده‌های صوتی و گفتار پیش می‌رود. دوره همچنین شامل پروژه‌های عملی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا دانش خود را به طور عملی به کار ببرند و با چالش‌های واقعی در حوزه هوش مصنوعی آشنا شوند.

یکی از نکات قوت این دوره، استفاده از سبک آموزشی تئوری به همراه پیاده‌سازی عملی موضوعات در بستر TensorFlow و Keras است، که می‌تواند درک عمیق‌تری از مفاهیم پیچیده یادگیری عمیق را فراهم آورد. این رویکرد آموزشی به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا نه تنها مفاهیم را یاد بگیرند، بلکه قادر به پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های واقعی نیز بشوند.

دوره جامع یادگیری عمیق: تسلط بر هوش مصنوعی با 40 ساعت آموزش (Tensorflow/keras)