Продемонстрируйте свое мастерство в использовании TensorFlow для решения задач глубокого обучения и машинного обучения. Получите признание за свои навыки и присоединитесь к нашей сети сертификации .
Обзор программы сертификации разработчиков TensorFlow
Цель этого сертификата — предоставить каждому человеку в мире возможность продемонстрировать свой опыт в области машинного обучения на глобальном рынке труда, который все больше зависит от искусственного интеллекта. Этот сертификат по разработке TensorFlow предназначен в качестве базового сертификата для студентов, разработчиков и специалистов по данным, которые хотят продемонстрировать практические навыки машинного обучения посредством создания и обучения моделей с использованием TensorFlow.
Программа состоит из оценочного экзамена, разработанного командой TensorFlow. Разработчики, сдавшие экзамен, могут присоединиться к нашей сети сертификатов и отображать свои сертификаты и значки в своем резюме, на GitHub и на платформах социальных сетей, включая LinkedIn, что позволяет легко делиться своим уровнем знаний TensorFlow со всем миром.
Оставайтесь с нами, поскольку мы работаем над добавлением программ сертификатов для более продвинутых и специализированных практиков TensorFlow. Зайдите позже для получения дополнительной информации.
Перед сдачей экзамена ознакомьтесь с нашим Справочником кандидата .
Для кого предназначен сертификат TensorFlow?
Этот сертификационный экзамен первого уровня проверяет базовые знания разработчиков по интеграции машинного обучения в инструменты и приложения. Программа сертификации требует понимания построения моделей TensorFlow с использованием компьютерного зрения, сверточных нейронных сетей, обработки естественного языка, а также данных и стратегий изображений реального мира.
Для успешной сдачи экзамена испытуемым должно быть удобно:
Основополагающие принципы машинного обучения и глубокого обучения
Построение моделей машинного обучения в TensorFlow 2.x
Построение алгоритмов распознавания изображений, обнаружения объектов, распознавания текста с помощью глубоких нейронных сетей и сверточных нейронных сетей
Использование изображений реального мира разных форм и размеров для визуализации пути изображения через извилины, чтобы понять, как компьютер «видит» информацию, потери и точность изображения.
Изучение стратегий предотвращения переобучения, включая увеличение и отсев
Применение нейронных сетей для решения задач обработки естественного языка с помощью TensorFlow
Преимущества
Мы твердо верим в расширение доступа к людям с разным опытом, опытом, географическим положением и точками зрения, чтобы изменить способ развития машинного обучения и его приложений. Мы рады предложить ограниченное количество стипендий на учебные материалы и/или стоимость экзамена для достижения этой цели.
Найдите владельцев сертификатов TensorFlow, сдавших экзамен, которые помогут вам с задачами машинного обучения и глубокого обучения.
Если у вас нет вышеуказанного опыта, пройдите специализацию DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate на Coursera или курс Intro to TensorFlow for Deep Learning на Udacity, чтобы подготовиться к экзамену. Эти курсы требуют:
Начальные навыки программирования на Python
Предыдущие знания в области машинного обучения или глубокого обучения полезны, но не обязательны.
Математическое образование в области линейной алгебры, вероятности, статистики и исчисления полезно, но не обязательно.
Еще нет? Доступны и другие ресурсы , которые помогут вам быть в курсе событий.
Как это работает
Ознакомьтесь с нашим Справочником кандидата, в котором описаны критерии экзамена и часто задаваемые вопросы . Необязательно: возьмите DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate . Это настоятельно рекомендуется для подготовки к экзамену.
Зарегистрироваться на экзамен. Войдите в систему с помощью учетной записи Gmail (если у вас ее нет, вы можете создать ее в процессе входа), загрузите свое удостоверение личности с фотографией (например, водительские права или паспорт) и предоставьте платежную информацию.
Сдать и сдать экзамен. Войдите в систему и сдайте экзамен в течение 6 месяцев с даты покупки экзамена в любое время. На сдачу экзамена у вас будет максимум пять часов.
Получите сертификат TensorFlow. После того, как вы отправите свой экзамен, он будет оценен, и вы сможете просмотреть статус своей заявки на своем портале кандидатов в течение 24 часов.
Поделитесь своим опытом с вашим сообществом. Вы можете добавить сертификат и бейдж в свое резюме и общедоступные профили, включая GitHub, LinkedIn, Twitter, и присоединиться к нашей сети сертификатов , чтобы помочь рекрутерам найти таких специалистов по машинному обучению, как вы.