Thể hiện sự thành thạo của bạn trong việc sử dụng TensorFlow để giải quyết các vấn đề về máy học và học sâu. Được công nhận về kỹ năng của bạn và tham gia Mạng chứng chỉ của chúng tôi .
Tổng quan về chương trình Chứng chỉ nhà phát triển TensorFlow
Mục tiêu của chứng chỉ này là mang đến cho mọi người trên thế giới cơ hội thể hiện kiến thức chuyên môn của họ về ML trong thị trường việc làm toàn cầu ngày càng được định hướng bởi AI. Chứng chỉ về phát triển TensorFlow này được dự định là chứng chỉ cơ bản dành cho sinh viên, nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn thể hiện các kỹ năng học máy thực tế thông qua việc xây dựng và đào tạo các mô hình bằng TensorFlow.
Chương trình bao gồm một bài kiểm tra đánh giá do nhóm TensorFlow phát triển. Các nhà phát triển vượt qua kỳ thi có thể tham gia Mạng chứng chỉ của chúng tôi và hiển thị chứng chỉ cũng như huy hiệu của họ trên sơ yếu lý lịch, GitHub và các nền tảng truyền thông xã hội bao gồm LinkedIn, giúp dễ dàng chia sẻ trình độ chuyên môn về TensorFlow của họ với mọi người.
Hãy chú ý theo dõi vì chúng tôi đang làm việc để bổ sung các chương trình chứng chỉ dành cho các học viên TensorFlow chuyên sâu và nâng cao hơn. Kiểm tra lại sớm để biết thêm thông tin.
Trước khi bạn làm bài kiểm tra, vui lòng xem lại Sổ tay Ứng viên của chúng tôi .
Chứng chỉ TensorFlow dành cho ai?
Kỳ thi chứng chỉ cấp một này kiểm tra kiến thức cơ bản của nhà phát triển về việc tích hợp máy học vào các công cụ và ứng dụng. Chương trình chứng chỉ yêu cầu hiểu biết về việc xây dựng các mô hình TensorFlow bằng cách sử dụng Thị giác máy tính, Mạng thần kinh chuyển đổi, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như dữ liệu và chiến lược hình ảnh trong thế giới thực.
Để làm bài thi thành công, thí sinh cần nắm vững:
Các nguyên tắc cơ bản của ML và Deep Learning
Xây dựng các mô hình ML trong TensorFlow 2.x
Xây dựng các thuật toán nhận dạng ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng văn bản với mạng nơ-ron sâu và mạng nơ-ron tích chập
Sử dụng các hình ảnh trong thế giới thực với các hình dạng và kích cỡ khác nhau để trực quan hóa hành trình của một hình ảnh thông qua các cấu trúc xoắn để hiểu cách máy tính “nhìn thấy” thông tin, độ chính xác và mất đồ thị
Khám phá các chiến lược để ngăn chặn quá mức, bao gồm tăng cường và bỏ học
Áp dụng mạng thần kinh để giải các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng TensorFlow
Những lợi ích
Chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ vào việc mở rộng khả năng tiếp cận những người có nền tảng, kinh nghiệm, khu vực địa lý và quan điểm khác nhau để thay đổi cách thức máy học và các ứng dụng của nó phát triển. Chúng tôi rất vui mừng được cung cấp một số khoản trợ cấp hạn chế cho tài liệu giáo dục và/hoặc chi phí thi để đạt được điều này.
Tìm những người có Chứng chỉ TensorFlow đã vượt qua kỳ thi để giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ học máy và học sâu.
Nếu bạn không có kiến thức cơ bản ở trên, hãy tham gia khóa học Chứng chỉ chuyên nghiệp dành cho nhà phát triển DeepLearning.AI TensorFlow trên Coursera hoặc khóa học Giới thiệu về TensorFlow cho Deep Learning trên Udacity để chuẩn bị cho kỳ thi. Các khóa học này yêu cầu:
Kỹ năng lập trình Python cơ bản
Kiến thức về học máy hoặc học sâu trước đó là hữu ích, nhưng không bắt buộc
Nền tảng toán học về đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và giải tích là hữu ích, nhưng không bắt buộc
Chưa có? Các tài nguyên khác có sẵn để giúp bạn bắt kịp tốc độ.
Làm thế nào nó hoạt động
Xem lại Sổ tay Ứng viên của chúng tôi bao gồm các tiêu chí và câu hỏi thường gặp về kỳ thi . Tùy chọn: Lấy Chứng chỉ chuyên nghiệp dành cho nhà phát triển DeepLearning.AI TensorFlow . Điều này được khuyến khích mạnh mẽ để chuẩn bị cho kỳ thi.
Đăng ký thi. Đăng nhập bằng Tài khoản Gmail (nếu chưa có, bạn có thể tạo một tài khoản trong quá trình đăng nhập), tải lên ID ảnh của bạn (chẳng hạn như bằng lái xe hoặc hộ chiếu) và cung cấp thông tin thanh toán.
Làm và nộp bài thi. Đăng nhập và làm bài kiểm tra trong vòng 6 tháng kể từ ngày mua bài kiểm tra của bạn bất cứ lúc nào. Bạn sẽ có tối đa năm giờ để hoàn thành bài kiểm tra.
Nhận Chứng chỉ TensorFlow của bạn. Sau khi bạn gửi bài kiểm tra của mình, bài kiểm tra sẽ được chấm điểm và bạn sẽ có thể xem lại trạng thái bài nộp của mình trên Cổng thông tin Ứng viên trong vòng 24 giờ.
Chia sẻ chuyên môn của bạn với cộng đồng của bạn. Bạn có thể thêm chứng chỉ và huy hiệu vào sơ yếu lý lịch và hồ sơ công khai của mình, bao gồm GitHub, LinkedIn, Twitter và tham gia Mạng chứng chỉ của chúng tôi để giúp nhà tuyển dụng tìm thấy các chuyên gia ML như bạn.