गहरी शिक्षा और एमएल समस्याओं को हल करने के लिए TensorFlow का उपयोग करने में अपनी दक्षता प्रदर्शित करें। अपने कौशल के लिए पहचान प्राप्त करें और हमारे प्रमाणपत्र नेटवर्क में शामिल हों।
TensorFlow डेवलपर प्रमाणपत्र कार्यक्रम का अवलोकन
इस प्रमाणपत्र का लक्ष्य दुनिया में हर किसी को एआई-संचालित वैश्विक नौकरी बाजार में एमएल में अपनी विशेषज्ञता दिखाने का अवसर प्रदान करना है। TensorFlow विकास में यह प्रमाणपत्र छात्रों, डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक मूलभूत प्रमाणपत्र के रूप में है, जो TensorFlow का उपयोग करके मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के माध्यम से व्यावहारिक मशीन सीखने के कौशल का प्रदर्शन करना चाहते हैं।
कार्यक्रम में TensorFlow टीम द्वारा विकसित एक मूल्यांकन परीक्षा शामिल है। परीक्षा उत्तीर्ण करने वाले डेवलपर हमारे प्रमाणपत्र नेटवर्क में शामिल हो सकते हैं और अपने प्रमाणपत्र और बैज को अपने बायोडाटा, GitHub और लिंक्डइन सहित सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर प्रदर्शित कर सकते हैं, जिससे दुनिया के साथ TensorFlow विशेषज्ञता के अपने स्तर को साझा करना आसान हो जाता है।
हमारे साथ बने रहें क्योंकि हम अधिक उन्नत और विशिष्ट TensorFlow चिकित्सकों के लिए प्रमाणपत्र कार्यक्रम जोड़ने के लिए काम कर रहे हैं। अधिक जानकारी के लिए जल्द ही वापस जाँच करें।
परीक्षा देने से पहले, कृपया हमारी उम्मीदवार पुस्तिका की समीक्षा करें ।
TensorFlow प्रमाणपत्र किसके लिए है?
यह स्तर एक प्रमाणपत्र परीक्षा उपकरण और अनुप्रयोगों में मशीन सीखने को एकीकृत करने के एक डेवलपर के मूलभूत ज्ञान का परीक्षण करती है। प्रमाणपत्र कार्यक्रम के लिए कंप्यूटर विज़न, कनवॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और रियल-वर्ल्ड इमेज डेटा और रणनीतियों का उपयोग करके TensorFlow मॉडल बनाने की समझ की आवश्यकता होती है।
परीक्षा को सफलतापूर्वक देने के लिए, परीक्षार्थियों को निम्न के साथ सहज होना चाहिए:
एमएल और डीप लर्निंग के मूलभूत सिद्धांत
TensorFlow 2.x में एमएल मॉडल बनाना
इमेज रिकॉग्निशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, डीप न्यूरल नेटवर्क और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के साथ टेक्स्ट रिकग्निशन एल्गोरिदम का निर्माण
एक कंप्यूटर "कैसे" जानकारी, प्लॉट हानि और सटीकता को "देखता है" समझने के लिए संकल्पों के माध्यम से एक छवि की यात्रा की कल्पना करने के लिए विभिन्न आकारों और आकारों में वास्तविक दुनिया की छवियों का उपयोग करना
वृद्धि और ड्रॉपआउट सहित ओवरफिटिंग को रोकने के लिए रणनीतियों की खोज करना
TensorFlow का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को लागू करना
फ़ायदे
हम मशीन सीखने और इसके अनुप्रयोगों के विकास के तरीके को बदलने के लिए विविध पृष्ठभूमि, अनुभव, भौगोलिक और दृष्टिकोण के लोगों तक पहुंच को व्यापक बनाने में दृढ़ता से विश्वास करते हैं। हम इसे प्राप्त करने के लिए शैक्षिक सामग्री और/या परीक्षा लागत के लिए सीमित संख्या में स्टाइपेंड की पेशकश करने के लिए उत्साहित हैं।
आपके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग कार्यों में आपकी मदद करने के लिए परीक्षा उत्तीर्ण करने वाले TensorFlow प्रमाणपत्र धारकों को खोजें।
यदि आपके पास ऊपर की पृष्ठभूमि नहीं है, तो परीक्षा की तैयारी के लिए डीप लर्निंग.एआई टेन्सरफ्लो डेवलपर प्रोफेशनल सर्टिफिकेट स्पेशलाइजेशन ऑन कौरसेरा या इंट्रो टू डीप लर्निंग कोर्स ऑन डीप लर्निंग कोर्स लें। इन पाठ्यक्रमों की आवश्यकता है:
परिचयात्मक पायथन प्रोग्रामिंग कौशल
पूर्व मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग नॉलेज मददगार है, लेकिन जरूरी नहीं है
रेखीय बीजगणित, प्रायिकता, सांख्यिकी और कलन में एक गणितीय पृष्ठभूमि उपयोगी है, लेकिन आवश्यक नहीं है
अभी तक वहां नहीं? आपको अप-टू-स्पीड प्राप्त करने के लिए अन्य संसाधन उपलब्ध हैं ।
यह काम किस प्रकार करता है
परीक्षा मानदंड और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों को कवर करने वाली हमारी कैंडिडेट हैंडबुक की समीक्षा करें । वैकल्पिक: DeepLearning.AI TensorFlow डेवलपर व्यावसायिक प्रमाणपत्र लें। परीक्षा की तैयारी के लिए इसकी जोरदार सिफारिश की जाती है।
परीक्षा के लिए पंजीकरण करें। जीमेल अकाउंट से लॉग इन करें (यदि आपके पास एक नहीं है, तो आप लॉगिन प्रक्रिया के दौरान एक बना सकते हैं), अपनी तस्वीर आईडी (जैसे ड्राइविंग लाइसेंस या पासपोर्ट) अपलोड करें, और भुगतान जानकारी प्रदान करें।
परीक्षा दें और जमा करें। साइन इन करें और किसी भी समय अपनी परीक्षा खरीदारी तिथि के 6 महीने के भीतर परीक्षा दें। परीक्षा को पूरा करने के लिए आपके पास अधिकतम पांच घंटे का समय होगा।
अपना TensorFlow प्रमाणपत्र प्राप्त करें। आपके द्वारा अपनी परीक्षा सबमिट करने के बाद इसे ग्रेड किया जाएगा, और आप 24 घंटे के भीतर अपने उम्मीदवार पोर्टल पर अपने सबमिशन की स्थिति की समीक्षा कर सकेंगे।
अपनी विशेषज्ञता को अपने समुदाय के साथ साझा करें। आप GitHub, LinkedIn, Twitter सहित अपने रेज़्यूमे और सार्वजनिक प्रोफ़ाइल में प्रमाणपत्र और बैज जोड़ सकते हैं और भर्ती करने वालों को आप जैसे एमएल पेशेवरों को खोजने में मदद करने के लिए हमारे प्रमाणपत्र नेटवर्क में शामिल हो सकते हैं।