Zeigen Sie Ihre Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow zur Lösung von Deep-Learning- und ML-Problemen. Lassen Sie sich für Ihre Fähigkeiten anerkannt und kommen unserem Zertifikat Netzwerk .
Übersicht über das Programm zum TensorFlow-Entwicklerzertifikat
Das Ziel dieses Zertifikats ist es, jedem auf der Welt die Möglichkeit zu geben, seine ML-Expertise auf einem zunehmend KI-gesteuerten globalen Arbeitsmarkt unter Beweis zu stellen. Dieses Zertifikat in der TensorFlow-Entwicklung ist als grundlegendes Zertifikat für Studenten, Entwickler und Datenwissenschaftler gedacht, die praktische Fähigkeiten des maschinellen Lernens durch das Erstellen und Trainieren von Modellen mit TensorFlow demonstrieren möchten.
Das Programm besteht aus einer Einstufungsprüfung, die vom TensorFlow-Team entwickelt wurde. Entwickler , die die Prüfung bestehen kann unser beitreten Zertifikat Netzwerkes und zeigen ihre Urkunde und Abzeichen auf ihrem Lebenslauf, GitHub und Social - Media - Plattformen wie LinkedIn, macht es einfach mit der Welt ihr Niveau von TensorFlow Fachwissen zu teilen.
Bleiben Sie dran, während wir daran arbeiten, Zertifikatsprogramme für fortgeschrittene und spezialisierte TensorFlow-Praktiker hinzuzufügen. Schauen Sie bald wieder vorbei, um weitere Informationen zu erhalten.
Bevor Sie die Prüfung ablegen, benutzen Sie bitte unser Kandidat Handbuch überprüfen .
Für wen ist das TensorFlow-Zertifikat?
Diese Level-1-Zertifikatsprüfung testet die grundlegenden Kenntnisse eines Entwicklers über die Integration von maschinellem Lernen in Tools und Anwendungen. Das Zertifikatsprogramm erfordert Kenntnisse in der Erstellung von TensorFlow-Modellen unter Verwendung von Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing und realen Bilddaten und -strategien.
Um die Prüfung erfolgreich ablegen zu können, sollten die Testteilnehmer vertraut sein mit:
Grundprinzipien von ML und Deep Learning
Erstellen von ML-Modellen in TensorFlow 2.x
Aufbau von Bilderkennung, Objekterkennung, Texterkennungsalgorithmen mit tiefen neuronalen Netzen und faltenden neuronalen Netzen
Verwenden von Bildern aus der realen Welt in verschiedenen Formen und Größen, um die Reise eines Bildes durch Faltungen zu visualisieren, um zu verstehen, wie ein Computer Informationen, Plotverlust und Genauigkeit „sieht“.
Erforschung von Strategien zur Vermeidung von Überanpassung, einschließlich Augmentation und Ausfällen
Anwendung neuronaler Netze zur Lösung natürlicher Sprachverarbeitungsprobleme mit TensorFlow
Leistungen
Wir glauben fest daran, den Zugang zu Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, Erfahrungen, Geografie und Perspektiven zu erweitern, um die Art und Weise, wie sich maschinelles Lernen und seine Anwendungen entwickeln, zu verändern. Wir freuen uns, eine begrenzte Anzahl von Stipendien für das Lehrmaterial und/oder die Prüfungskosten anbieten zu können, um dies zu erreichen.
Finden Sie Inhaber des TensorFlow-Zertifikats, die die Prüfung bestanden haben, um Sie bei Ihren Machine-Learning- und Deep-Learning-Aufgaben zu unterstützen.
Wenn Sie den Hintergrund nicht oben haben, nehmen Sie die DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate Spezialisierung auf Coursera oder das Intro zu TensorFlow für Deep Learning Kurs auf Udacity für die Prüfung vorzubereiten. Diese Kurse erfordern:
Einführende Python-Programmierkenntnisse
Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Deep Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
Ein mathematischer Hintergrund in Linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit, Statistik und Analysis ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Noch nicht da? Weitere Ressourcen zur Verfügung stehen Sie up-to-Geschwindigkeit zu bekommen.
Wie es funktioniert
Lesen Sie unsere Candidate Handbook abdeckt Prüfung Kriterien und FAQs . Optional: Nehmen Sie die DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Zertifikat . Dies wird dringend empfohlen, um sich auf die Prüfung vorzubereiten.
Melden Sie sich zur Prüfung an. Melden Sie sich mit einem Gmail-Konto an (wenn Sie noch keins haben, können Sie während des Anmeldevorgangs eines erstellen), laden Sie Ihren Lichtbildausweis (z. B. einen Führerschein oder Reisepass) hoch und geben Sie Zahlungsinformationen ein.
Nehmen Sie die Prüfung ab und geben Sie sie ab. Melden Sie sich an und legen Sie die Prüfung jederzeit innerhalb von 6 Monaten nach dem Kaufdatum der Prüfung ab. Für die Prüfung haben Sie maximal fünf Stunden Zeit.
Erhalten Sie Ihr TensorFlow-Zertifikat. Nachdem Sie Ihre Prüfung eingereicht haben, wird diese bewertet und Sie können den Status Ihrer Einreichung innerhalb von 24 Stunden in Ihrem Kandidatenportal einsehen.
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Ihrer Community. Sie können das Zertifikat und Plakette auf Ihren Lebenslauf und öffentliche Profile, einschließlich GitHub, LinkedIn, Twitter, hinzufügen und unser beitreten Zertifikat Netzwerk zu Hilfe Werber ML Profis wie Sie.