Học gì để trở thành lập trình viên Tensorflow?

Mặc dù gần đây có sự cạnh tranh nảy lửa giữa Pytorch và Tensorflow - hai framework để xây dựng mô hình AI, tuy nhiên thì theo đánh giá của team ProtonX thì Tensorflow vẫn là lựa chọn tốt hơn khi triển khai mô hình AI trên sản phẩm thực tế khi Tensorflow được Google đứng sau hỗ trợ phát triển trên nhiều nền tảng như Web, Android, các thiết bị phần cứng chuyên biệt.

Ví dụ bạn có thể xây dựng mô hình AI chạy trên trình duyệt như sau rất nhanh:

Vậy để trở thành một lập trình viên Tensorflow thì bạn cần nắm chắc những kiến thức gì? Sau đây là một số từ khóa quan trọng mà bạn cần biết:

1) Ngôn ngữ lập trình Python: Để sử dụng TensorFlow hiệu quả, bạn phải hiểu rõ về ngôn ngữ lập trình Python, bao gồm cú pháp cơ bản, cấu trúc dữ liệu và lập trình hướng đối tượng. Học Python miễn phí tại đây

2) Đại số tuyến tính & Giải tích: TensorFlow phụ thuộc rất nhiều vào đại số tuyến tính và giải tích, vốn là nền tảng toán học cho mạng nơ-ron và học sâu. Việc nắm các khái niệm như ma trận, vectơ, đạo hàm riêng, gradient và thuật toán tối ưu hóa là rất quan trọng.

3) Mạng nơ-ron & khái niệm học sâu: Cần hiểu sâu về mạng nơ-ron và khái niệm học sâu để sử dụng TensorFlow một cách hiệu quả. Bạn nên hiểu kiến trúc của mạng nơ-ron, hàm phi tuyến, lan truyền ngược và thuật toán tối ưu hóa. Chi tiết các công nghệ được chia sẻ miễn phí tại đây.

4) API TensorFlow: API cho phép ta sử dụng lại những hàm có sẵn thay vì phải tự lập trình, TensorFlow là thư viện phần mềm mã nguồn mở và họ cung cấp cho chúng ta rất nhiều hàm tính toán có thể sử dụng lại.

Để trở thành nhà phát triển TensorFlow, bạn phải làm việc thuần thục với các API này, đặc biệt là cách sử dụng TensorFlow để xây dựng, đào tạo và đánh giá mạng nơ-ron.

5) Học máy: TensorFlow thường được sử dụng để xây dựng mô hình học máy, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu rõ về các kỹ thuật học máy khác nhau, bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Xem thêm các cách phân loại học máy tại đây.

Bạn cũng nên hiểu các kỹ thuật đánh giá mô hình, chẳng hạn như độ chính xác (precision), recall và điểm F1.

6) Đào tạo, đánh giá và tối ưu hóa mô hình: Hầu hết thời gian chúng ta sẽ xoay quanh các khái niệm đào tạo, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình mạng nơ ron. Điều này bao gồm hiểu biết về overfitting và cách khắc phục, cũng như cách sử dụng các kỹ thuật như dừng sớm cải thiện hiệu suất của mô hình. Học thử cách training và đánh giá mô hình tại đây.

7) TensorFlow dành cho thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: TensorFlow có các thư viện chuyên biệt dành cho thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như API nhận diện đối tượng (Object Detection) của TensorFlow. Hiểu các thư viện này và cách sử dụng chúng một cách hiệu quả là một phần quan trọng để trở thành nhà phát triển TensorFlow.

Ngoài ra nếu bạn muốn có một chứng chỉ từ Google về khả năng lập trình Tensorflow của mình, bạn có thể tham khảo lớp học Luyện thi chứng chỉ Tensorflow

Hi vọng những đầu mục trên đây sẽ giúp bạn có một lộ trình học Tensorflow hiệu quả trong năm 2023.