EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning Certification არის კომპეტენციის პროგრამა ხელოვნურ ინტელექტში, რომელიც მოიცავს Google Cloud Platform გამოთვლითი რესურსების საფუძველზე ერთ – ერთ ყველაზე მაღალ მანქანურ სწავლებას.
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning სასწავლო პროგრამა ყურადღებას ამახვილებს Google Cloud– ით მექანიკური სწავლების საფუძვლებზე და პრაქტიკაზე, რომელიც ორგანიზებულია შემდეგ სტრუქტურაში, მოიცავს Google– ს მიერ ვიდეოდიდაქტიკურ შინაარსს, როგორც EITC სერთიფიკატის მითითებას.
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning გაეცნობით Google AI– ს და Google Cloud– ის მანქანური სწავლების ინსტრუმენტების უახლეს განვითარებას და მათ გამოყენებას.
მანქანური სწავლება (ML) არის კომპიუტერული ალგორითმების შესწავლა, რომლებიც გამოცდილების საშუალებით ავტომატურად იხვეწება. ეს განიხილება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ნაწილი. მანქანათმშენებლობის ალგორითმები ადგენენ მოდელს, რომელიც ეფუძნება ნიმუშის მონაცემებს, რომელიც ცნობილია როგორც ტრენინგის მონაცემები, რათა მიიღონ პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები ამის გასაგებად დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმშენებლობის ალგორითმები გამოიყენება მრავალფეროვან პროგრამებში, როგორიცაა ელ.ფილტრის გაფილტვრა და კომპიუტერის ხედვა, სადაც რთული ან შეუძლებელია ჩვეულებრივი ალგორითმების შემუშავება საჭირო დავალებების შესასრულებლად.
Google Cloud ყურადღებას ამახვილებს AI სერვისების მიწოდებასა და მაღალი დონის მანქანური სწავლების პლატფორმის შესრულებაზე.
Google Cloud AI ზოგიერთი სერვისი მოიცავს:
- Cloud AutoML - პერსონალური მანქანების მომზადების და განლაგების სერვისი, სწავლის მოდელები. 2018 წლის სექტემბრისთვის მომსახურება ბეტაშია.
- Cloud TPU - ამაჩქარებლები, რომლებსაც Google იყენებს მანქანების სწავლების მოდელების მოსამზადებლად.
- ღრუბლოვანი მანქანების შემსწავლელი ძრავა - მართავს მომსახურებას სწავლებისა და მანქანების სწავლების მოდელების მშენებლობისთვის, რომლებიც დაფუძნებულია მეინსტრიმულ ჩარჩოებზე.
- Cloud Job Discovery - სამსახური, რომელიც ემყარება Google- ის საძიებო და მანქანათმშენებლობის შესაძლებლობებს დაკომპლექტების ეკოსისტემისთვის.
- Dialogflow Enterprise - განვითარების გარემო, რომელიც ემყარება Google- ის მანქანურ სწავლებას სასაუბრო ინტერფეისების შესაქმნელად.
- Cloud ბუნებრივი ენა - ტექსტის ანალიზის სერვისი Google Deep Learning მოდელების საფუძველზე.
- Cloud Speech-to-Text - მეტყველების ტექსტის გარდაქმნის სერვისი, რომელიც ემყარება მანქანულ სწავლებას.
- Cloud Text-to-Speech - ტექსტის მეტყველების გარდაქმნის სერვისი, რომელიც ემყარება მანქანულ სწავლებას.
- Cloud Translation API - სერვისი ათასობით ხელმისაწვდომი ენათა წყვილის დინამიურად თარგმნისთვის
- Cloud Vision API - სურათის ანალიზის სერვისი, რომელიც ემყარება მანქანულ სწავლებას
- Cloud Video Intelligence - ვიდეო ანალიზის სერვისი, რომელიც ემყარება მანქანულ სწავლებას
მაგალითისთვის გაეცანით AutoML Vision ფუნქციებს (Google Cloud– ის ავტომატური მანქანური სწავლება ხედვის კომპიუტერული გაგებისთვის) და გააგრძელეთ EITC პროგრამის ყოვლისმომცველი სასწავლო გეგმით.
Google AI არის Google- ის სპარული განყოფილება, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს ეძღვნება. ამის შესახებ Google I/O 2017 – მა განაცხადა გენერალურმა დირექტორმა სანდარ პიჩაიმ. Google AI– ს ძირითადი პროექტები მოიცავს
- Cloud- ზე დაფუძნებული TPU- ების (ტენსორის დამუშავების ერთეულების) მომსახურება მანქანური სწავლების პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების მიზნით.
- TensorFlow– ის განვითარება.
- TensorFlow Research Cloud მკვლევარებს მისცემს უფასო კლასტერს, რომელიც მოიცავს ათას ღრუბელ TPU- ს, მანქანაზე სწავლის შესასრულებლად, იმ პირობით, რომ კვლევა ღიაა და მათ განათავსებენ თავიანთ დასკვნებს და აქვეყნებენ რეცენზირებულ სამეცნიერო ჟურნალში.
- Google– ის პერსონალის ათასობით კვლევითი პორტალი.
- Magenta: ღრმა სწავლის კვლევითი გუნდი შეისწავლის მანქანური სწავლების როლს შემოქმედებით პროცესში. გუნდმა გამოაქვეყნა მრავალი ღია კოდის პროექტი, რომელიც მხატვრებსა და მუსიკოსებს საშუალებას აძლევს გააგრძელონ პროცესები AI– ს გამოყენებით.
- Sycamore: 54-Qubit პროგრამირებადი კვანტური პროცესორი.
კიდევ ერთი პროექტია Google Brain. ეს არის ღრმა შესწავლის ხელოვნური ინტელექტის კვლევითი გუნდი Google- ში, რომელიც ჩამოყალიბდა 2010-იანი წლების დასაწყისში, რომელიც აერთიანებს ღია სწავლის მანქანათმშენებლობის კვლევას ინფორმაციულ სისტემებთან და ფართომასშტაბიან გამოთვლით რესურსებთან. Google Brain პროექტი დაიწყო 2011 წელს, როგორც ნახევარ განაკვეთზე ჩატარებული კვლევითი თანამშრომლობა Google- ის სტიპენდიანტ ჯეფ დინის, Google- ის მკვლევარ გრეგ კორადოს და სტენფორდის უნივერსიტეტის პროფესორ ენდრიუ ნგ-ს შორის. 2006 წლიდან იგი დაინტერესებული იყო ღრმა სწავლის ტექნიკის გამოყენებით, ხელოვნური ინტელექტის პრობლემის მოსაგვარებლად და 2011 წელს დაიწყო თანამშრომლობა დინთან და კორადოსთან, Google- ის ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის მასშტაბით, ღრმა სწავლის პროგრამული უზრუნველყოფის სისტემის, DistBelief შესაქმნელად. Google Brain დაიწყო როგორც Google X პროექტი და იმდენად წარმატებული გახდა, რომ Google- ში დაამთავრა: Astro Teller– მა თქვა, რომ Google Brain– მა გადაიხადა Google X– ის მთლიანი ღირებულებისთვის. 2012 წლის ივნისში, New York Times– მა განაცხადა, რომ 16,000 1,000 კომპიუტერში გადამყვანებმა, რომლებიც ადამიანის ტვინის საქმიანობის ზოგიერთი ასპექტის მიბაძვას ემსახურებოდნენ, წარმატებით გაწვრთნიდნენ კატის ამოცნობას YouTube– ის ვიდეოებიდან გადაღებული 10 მილიონი ციფრული სურათის საფუძველზე. პროექტის პირველი წლებიდან, Google Brain მნიშვნელოვნად დაწინაურდა და ბევრ პროგრამას პოულობს Google AI პროდუქტებში.
თუ გაეცანით პროგრესს, გადახედეთ Google ასისტენტის შესაძლებლობების გამოსაცნობ დემონსტრირებას:
სასერტიფიკაციო კურიკულუმის დეტალურად გასაცნობად შეგიძლიათ გააფართოვოთ და გაანალიზოთ ქვემოთ მოცემული ცხრილი.
სერტიფიცირების პროცედურის შესახებ დეტალებისთვის შეამოწმეთ როგორ მუშაობს.
სასწავლო გეგმის საცნობარო რესურსები
Google Cloud Platform დოკუმენტაცია
https://cloud.google.com/docs/
Google Cloud Console
https://console.cloud.google.com/
Google Cloud Skills Boost - მანქანური სწავლება
https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
Google Cloud Skills Boost - TensorFlow Google Cloud-ზე
https://www.cloudskillsboost.google/quests/83
Google Cloud Qwiklabs - პრაქტიკული ღრუბლის სწავლება
https://www.qwiklabs.com/
Google Cloud Training
https://cloud.google.com/training/
Google Cloud Platform Youtube არხი
https://www.youtube.com/user/googlecloudplatform/videos/
Google Cloud AI და მანქანათმცოდნეობის პროდუქტები
https://cloud.google.com/products/ai/
Google Cloud AI და მანქანური სწავლების გადაწყვეტილებები
https://cloud.google.com/solutions/ai/
Google Vertex AI
https://cloud.google.com/vertex-ai/
Google TensorFlow
https://www.tensorflow.org/
ჩამოტვირთეთ სრული ოფლაინ თვითსწავლების მოსამზადებელი მასალები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning პროგრამისთვის PDF ფაილში
EITC/AI/GCML მოსამზადებელი მასალები – სტანდარტული ვერსია
EITC/AI/GCML მოსამზადებელი მასალები – გაფართოებული ვერსია მიმოხილვის კითხვებით