TensorFlow를 활용한 딥 러닝 및 ML 문제 해결 숙련도를 입증하세요. 실력을 인정받고 인증 네트워크에 가입하세요.
TensorFlow 개발자 인증 프로그램 개요
이 인증서는 전 세계 누구나 빠르게 성장하는 AI 기반 글로벌 취업 시장에서 ML 전문성을 드러낼 수 있는 기회를 제공하는 것을 목적으로 합니다. 이 TensorFlow 개발 인증서는 TensorFlow로 모델을 빌드하고 학습시켜 머신러닝 실무 기술을 입증하려는 학생, 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 하는 기본 인증서입니다.
이 프로그램은 TensorFlow팀에서 개발한 평가 시험으로 구성되어 있습니다. 시험을 통과한 개발자는 TensorFlow 인증 네트워크에 가입할 수 있고 이력서, GitHub, 소셜 미디어 플랫폼(예: LinkedIn)에 인증서와 배지를 표시하여 TensorFlow 전문성 수준을 손쉽게 알릴 수 있습니다.
더 높은 수준의 TensorFlow 전문 실무자를 위한 인증 프로그램도 추가될 예정이니 기대해 주시기 바랍니다. 자세한 내용은 추후 다시 확인해 주세요.
시험에 응시하기 전에 응시자 안내서를 검토하시기 바랍니다.
TensorFlow 인증서의 대상은 누구인가요?
인증 시험 레벨 1에서는 머신러닝을 도구와 애플리케이션에 통합하는 과정에 관한 개발자의 기초 지식을 테스트합니다. 이 인증 프로그램에서는 컴퓨터 비전, 컨볼루셔널 신경망, 자연어 처리 및 실제 이미지 데이터와 전략을 사용하여 TensorFlow 모델을 빌드하는 역량이 요구됩니다.
성공적으로 시험을 치르기 위해 응시자는 다음에 능숙해야 합니다.
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ML 및 딥 러닝의 기본 원칙
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TensorFlow 2.x에서 ML 모델 개발하기
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심층신경망 및 컨볼루셔널 신경망을 사용하여 영상 인식, 객체 감지, 텍스트 인식 알고리즘 빌드
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컴퓨터가 정보를 '보는' 방식을 이해하고 손실과 정확도를 그래프로 표시하는 컨볼루션을 통해 이미지의 여정을 시각화하도록 다양한 모양과 크기의 실제 이미지 사용
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과적합(예: 증강 및 드롭아웃)을 방지하는 전략 살펴보기
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자연어 처리 문제 해결을 위해 TensorFlow로 신경망 적용
효과
TensorFlow에서는 머신러닝과 머신러닝 애플리케이션이 발전하는 방법을 완전히 바꾸기 위해 다양한 배경, 환경, 지역 및 관점을 가진 사람들이 이 분야에 접근할 수 있어야 한다고 확신합니다. 이런 확신을 실현하기 위해 일부 응시자에게 교육 자료 및 시험 응시료를 지원하고 있습니다.
위와 같은 배경을 갖추지 못했다면 Coursera의 DeepLearning.AI TensorFlow 개발자 전문 인증 특화 과정이나 Udacity의 딥 러닝을 위한 TensorFlow 입문 과정을 통해 시험을 준비해 보세요. 이러한 과정을 들으려면 다음을 충족해야 합니다.
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기초 Python 프로그래밍 기술
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머신러닝 또는 딥 러닝에 관한 사전 지식이 있다면 유용하지만, 필수는 아닙니다.
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선형 대수, 확률과 통계, 미적분에 관한 수학적 배경이 있으면 도움이 되지만 이러한 지식이 필수는 아닙니다.
아직 준비가 안 되었나요? 다른 리소스를 활용하여 빠르게 준비해 보세요.
작동 방식
시험 기준 및 FAQ를 다루는 응시자 안내서를 검토하세요. 선택사항: DeepLearning.AI TensorFlow 개발자 전문 인증 과정을 수강하면 시험을 준비하는 데 큰 도움이 됩니다.
시험에 등록하세요. Gmail 계정으로 로그인하고(계정이 없는 경우 로그인 프로세스 중에 만들 수 있음) 본인 사진이 있는 신분증(예: 운전면허증 또는 여권)을 업로드한 후 결제 정보를 입력합니다.
시험을 보고 제출하세요. 시험 응시료 결제일로부터 6개월 이내에 언제든지 로그인하여 시험을 볼 수 있습니다. 제한시간은 5시간입니다.
TensorFlow 인증서를 받으세요. 시험을 제출하면 채점이 진행되고 24시간 이내에 Candidate Portal에서 제출 상태를 확인할 수 있습니다.