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TensorFlow デベロッパー認定資格で差別化を図りましょう

TensorFlow を使ってディープ ラーニングと機械学習に関する問題を解決する技能をアピールできます。認定資格者ネットワークに参加して、スキルを公開することも可能です。

受験者向けガイドブックを確認する

TensorFlow デベロッパー認定資格プログラムの概要

試験 | 100 米ドル

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訓練を通じて、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、事前に受験者向けガイドブックをご確認ください。

試験を開始
TensorFlow 認定資格の対象者

導入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、リアルワールド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されている必要があります。

試験で好成績をあげていただくには、以下の分野に精通している必要があります。

  • 機械学習とディープ ラーニングの基本原則

  • TensorFlow 2.x で ML モデルを作成する

  • 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と物体検出アルゴリズム、およびテキスト認識アルゴリズムの構築

  • さまざまな形状やサイズのリアルワールド画像を使用して、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

  • 拡張やドロップアウトなどの過剰適合を避けるための戦略を探ること

  • ニューラル ネットワークを応用し、TensorFlow を使って自然言語処理に関する問題を解決すること

利点

  • 新しいことを学ぶ: 機械学習に習熟したら、TensorFlow の修了試験で自身のスキルをテストしてみましょう。

  • コミュニティの賞賛を受ける: グローバルな TensorFlow コミュニティで、他のユーザーからの評価を得られます。

  • スキルをアピールする。経歴書やソーシャル ネットワーク プラットフォーム（LinkedIn など）に認定証を掲載して、入門レベルの TensorFlow デベロッパーを探している採用担当者に、上位の候補者とみなしてもらうことができます。

  • TensorFlow に詳しい人材を探す。認定資格者ネットワーク で認定資格の保有者を確認して、機械学習に関するタスクをサポートしてもらうことができます。

TensorFlow 奨学金

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。

詳細  
証明書ネットワークをご覧ください

TensorFlow Certificate の試験に合格した資格所有者を探して、機械学習やディープ ラーニングのタスクにお役立てください。

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試験に向けた準備が不足していると思われる場合

上記の経験をお持ちでない場合は、Coursera で DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional 認定資格専門講座、または Udacity で TensorFlow によるディープ ラーニングの概要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。

  • Python プログラミングの基本スキル

  • 従来の機械学習やディープ ラーニングに関する知識（あれば役立ちますが、必須ではありません）

  • 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、その他の資料で必要な情報を入手していただくこともできます。

仕組み

ステップ 1

Review our Candidate Handbook covering exam criteria and FAQs. Optional: Take the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate. This is strongly recommended in order to prepare for the exam.

ステップ 2

試験に登録します。Gmail アカウントでログインして（Gmail アカウントをお持ちでない場合は、ログイン プロセスの途中で作成できます）、画像付きの身分証明書（運転免許証やパスポートなど）をアップロードし、お支払い情報を登録します。

ステップ 3

試験環境を整えます。PyCharm IDE を使用して、TensorFlow Exam プラグインをインストールします。詳細については、こちらをご覧ください。

ステップ 4

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。

ステップ 5

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。

ステップ 6

コミュニティで専門知識をアピールします。認定証とバッジをご自身の経歴書や公開のプロフィール（GitHub、LinkedIn、Twitter など）に追加し、認定資格者ネットワークに参加して、機械学習の専門家を探している採用担当者に見つけてもらうことができます。

試験を開始

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