TensorFlow を使用してディープ ラーニングと ML に関する問題を解決する能力を証明できます。認定資格を取得し、認定資格者ネットワークに参加しましょう。
TensorFlow デベロッパー認定資格プログラムの概要
この認定資格では、世界中のすべての人たちに、いっそう AI 主導に傾きつつあるグローバルな求人市場で、機械学習に関する専門知識をアピールしていただけるようにすることを目的としています。この TensorFlow 開発に関する認定資格は、TensorFlow を使ったモデルの構築とトレーニングを通じて、機械学習に関する実用的なスキルをアピールしたいと考えている、学生、デベロッパー、データ サイエンティストを対象とした、基本的な認定資格となります。
プログラムは、TensorFlow チームが考案した評価試験で構成されます。試験に合格したデベロッパーの方は、認定資格者ネットワークにご参加いただけるほか、経歴書や GitHub、ソーシャル メディア プラットフォーム（LinkedIn など）に認定証とバッジを掲載して、TensorFlow の高度な専門知識を世界に向けて簡単に発信することができます。
現在、より専門性の高い上級レベルの TensorFlow プロフェッショナルの方を対象とした認定資格プログラムの提供に向けて取り組んでおります。詳細については、間もなくお知らせしますのでご確認ください。
試験を受けていただく場合は、事前に受験者向けハンドブックをご確認ください。
TensorFlow 認定資格の対象者
エントリーレベルの認定資格試験では、ツールやアプリケーションへの機械学習の統合に関するデベロッパーの基本知識をテストします。この認定資格プログラムをご利用いただくには、コンピュータ ビジョン、畳み込みニューラル ネットワーク、自然言語処理、実際の画像データと戦略に基づいた TensorFlow モデルの構築について理解しておく必要があります。
試験に合格するには、以下の分野に精通している必要があります。
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ML とディープ ラーニングの基本原理
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TensorFlow 2.x での ML モデルの作成
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ディープ ニューラル ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークを使用した、画像認識アルゴリズム、物体検出アルゴリズム、テキスト認識アルゴリズムの構築
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さまざまな形状やサイズの実際の画像を使用して、畳み込みを通じて画像の遷移を視覚化し、コンピュータが情報、プロットの損失、精度をどのように「認識」しているかを把握すること
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拡張やドロップアウトなどの過学習を防ぐ方法の探索
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TensorFlow を使用した自然言語処理の問題解決のためのニューラル ネットワークの応用
利点
さまざまな背景、経験、地域性、視点を持っている方々に幅広く関わっていただくことで、機械学習とその応用方法は今後劇的な進化を遂げるものと考えております。これを叶えるため、教材と試験の費用に相当する奨学金を人数限定で提供いたします。
上記の専門知識をお持ちでない場合は、Coursera の DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate 専門講座、または Udacity の Intro to TensorFlow for Deep Learning コースを受講して試験に備えてください。コースを受講するには、以下が必要です。
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Python プログラミングの基本スキル
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従来の機械学習やディープ ラーニングに関する知識があれば役立ちますが、必須ではありません
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線形代数、確率、統計、微積分学などの数学の分野を学んだ経験があれば役立ちますが、必須ではありません
まだ受講されていない場合は、こちらのページで紹介しているリソースから学習を開始していただくこともできます。
仕組み
試験の審査基準やよくある質問が掲載されている受験者向けハンドブックを確認します。必要に応じて DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional 認定を受講します（試験対策として強くおすすめします）。
試験に登録します。Gmail アカウントでログインし（アカウントをお持ちでない場合は、ログイン プロセス中に作成できます）、写真付きの身分証明書（運転免許証やパスポートなど）をアップロードし、お支払い情報を指定します。
試験を受けて送信します。試験購入日から 6 か月以内にログインして試験を受けてください。6 か月以内であればいつでもかまいません。試験を完了するための所要時間は最大で 5 時間です。
TensorFlow 認定証が届きます。試験を送信すると評価が行われます。送信した試験の評価状況は、受験者向けポータルで 24 時間以内に確認できるようになります。
コミュニティで専門知識をアピールします。ご自身の経歴書や公開プロフィール（GitHub、LinkedIn、Twitter など）に認定証とバッジを追加し、認定資格者ネットワークに参加すれば、ML のプロフェッショナルを探している採用担当者の目に留まりやすくなります。