Demonstre sua proficiência no TensorFlow para resolver problemas de ML e aprendizado profundo. Tenha suas habilidades reconhecidas e participe da nossa Rede de certificados.
Visão geral do programa de certificação de desenvolvedor do TensorFlow
O objetivo deste certificado é oferecer a todo mundo a oportunidade de exibir a própria experiência em ML em um mercado de trabalho global cada vez mais orientado a IA. Este certificado em desenvolvimento do TensorFlow é de nível básico e é direcionado a estudantes, desenvolvedores e cientista de dados que querem demonstrar habilidades práticas de machine learning ao desenvolver e treinar modelos com o TensorFlow.
O programa consiste em um exame de avaliação desenvolvido pela equipe do TensorFlow. Os desenvolvedores que passam no exame podem participar da nossa rede de certificados e exibir a certificação e os selos em currículos, no GitHub e em plataformas de rede social como LinkedIn. Assim, fica mais fácil mostrar o nível de experiência no TensorFlow para o resto do mundo.
Fique por dentro. Estamos trabalhando para adicionar programas de certificação para profissionais mais avançados e especializados do TensorFlow. Volte em breve para ver mais informações.
Antes de fazer o exame, leia o manual do candidato.
Quem é o público-alvo do certificado do TensorFlow?
Este primeiro nível de certificado testa o conhecimento básico dos desenvolvedores quanto à integração de machine learning em ferramentas e apps. O programa de certificação requer a compreensão de como desenvolver modelos do TensorFlow usando visão computacional, rede neural convolucional, processamento de linguagem natural e estratégias e dados de imagens do mundo real.
Para serem aprovados, os examinados precisam dominar o seguinte:
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Princípios fundamentais de ML e aprendizado profundo
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Como criar modelos de ML no TensorFlow 2.x
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Como desenvolver algoritmos de reconhecimento de imagens, detecção de objetos e reconhecimento de texto com redes neurais profundas e redes neurais convolucionais.
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Como usar imagens reais de diferentes formas e tamanhos para visualizar a jornada de uma imagem pelas convoluções e entender como o computador "vê" as informações, a perda de gráficos e a acurácia
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Veja as estratégias para prevenir o overfitting, como ampliação e dropouts
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Como aplicar redes neurais para resolver problemas de processamento de linguagem natural com o TensorFlow
Vantagens
Acreditamos na missão de ampliar o acesso a pessoas de diversas formações, experiências, regiões geográficas e perspectivas para transformar a forma como o machine learning e as aplicações dele evoluem. Por isso, oferecemos um número limitado de bolsas para o custo do material educacional e/ou do exame.
Encontre desenvolvedores que foram aprovados no programa de certificação do TensorFlow para ajudar você em tarefas de machine learning e aprendizado profundo.
Se você não tem essa experiência, faça a especialização Certificado Profissional DeepLearning.AI TensorFlow Developer ou o curso Introdução ao TensorFlow para aprendizado profundo na Udacity como preparação para o exame. Esses cursos exigem o seguinte:
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Introdução às habilidades de programação no Python
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Útil, mas não obrigatório: conhecimento prévio de machine learning ou aprendizado profundo
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Conhecimento matemático de álgebra linear, probabilidade, estatística e cálculo é útil, mas não obrigatório.
Ainda não chegou nesse ponto? Existem outros recursos disponíveis para você se atualizar.
Como funciona
Consulte o manual do candidato para conferir critérios do exame e perguntas frequentes. Como opção, faça o Certificado Profissional DeepLearning.AI TensorFlow Developer. Recomendamos esse curso como preparação para o exame.
Inscreva-se para o exame. Faça login com uma conta do Gmail ou crie uma durante o processo de login se ainda não tiver a sua. Depois, faça upload de um documento com foto (como a carteira de habilitação ou o passaporte) e insira as informações de pagamento.
Faça e envie o exame. Faça login e teste seus conhecimentos quando quiser em até seis meses a partir da data de compra. Você terá até cinco horas para concluir o exame.
Receba seu certificado do TensorFlow. Envie o exame para receber uma nota. Você verá o status do envio no portal do candidato em 24 horas.
Compartilhe sua experiência com a comunidade. Adicione o certificado e o selo de certificação a currículos e perfis públicos como os do GitHub, LinkedIn e Twitter, além de entrar na nossa <a href="/certificate-network"target='_blank' rel='noopener noreferrer' item-id="Certificate Network"rede de certificados