Demonstrate your proficiency in using TensorFlow to solve deep learning and ML problems. Get recognized for your skills and join our Certificate Network.
TensorFlow 개발자 인증 프로그램 개요
The goal of this certificate is to provide everyone in the world the opportunity to showcase their expertise in ML in an increasingly AI-driven global job market. This certificate in TensorFlow development is intended as a foundational certificate for students, developers, and data scientists who want to demonstrate practical machine learning skills through the building and training of models using TensorFlow.
The program consists of an assessment exam developed by the TensorFlow team. Developers who pass the exam can join our Certificate Network and display their certificate and badges on their resume, GitHub, and social media platforms including LinkedIn, making it easy to share their level of TensorFlow expertise with the world.
Stay tuned as we are working to add certificate programs for more advanced and specialized TensorFlow practitioners. Check back soon for more information.
Before you take the exam, please review our Candidate Handbook.
TensorFlow 인증서의 대상은 누구인가요?
인증 시험 레벨 1에서는 머신러닝을 도구와 애플리케이션에 통합하는 과정에 관한 개발자의 기초 지식을 테스트합니다. 이 인증 프로그램에서는 컴퓨터 비전, 컨볼루셔널 신경망, 자연어 처리 및 실제 이미지 데이터와 전략을 사용하여 TensorFlow 모델을 빌드하는 역량이 요구됩니다.
성공적으로 시험을 치르기 위해 응시자는 다음에 능숙해야 합니다.
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ML 및 딥 러닝의 기본 원칙
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TensorFlow 2.x에서 ML 모델 개발하기
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심층신경망 및 컨볼루셔널 신경망을 사용하여 영상 인식, 객체 감지, 텍스트 인식 알고리즘 빌드
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컴퓨터가 정보를 '보는' 방식을 이해하고 손실과 정확도를 그래프로 표시하는 컨볼루션을 통해 이미지의 여정을 시각화하도록 다양한 모양과 크기의 실제 이미지 사용
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과적합(예: 증강 및 드롭아웃)을 방지하는 전략 살펴보기
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자연어 처리 문제 해결을 위해 TensorFlow로 신경망 적용
효과
TensorFlow에서는 머신러닝과 머신러닝 애플리케이션이 발전하는 방법을 완전히 바꾸기 위해 다양한 배경, 환경, 지역 및 관점을 가진 사람들이 이 분야에 접근할 수 있어야 한다고 확신합니다. 이런 확신을 실현하기 위해 일부 응시자에게 교육 자료 및 시험 응시료를 지원하고 있습니다.
If you don't have the background above, take the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate specialization on Coursera or the Intro to TensorFlow for Deep Learning course on Udacity to prepare for the exam. These courses require:
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기초 Python 프로그래밍 기술
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머신러닝 또는 딥 러닝에 관한 사전 지식이 있다면 유용하지만, 필수는 아닙니다.
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선형 대수, 확률과 통계, 미적분에 관한 수학적 배경이 있으면 도움이 되지만 이러한 지식이 필수는 아닙니다.
Not there yet? Other resources are available to get you up-to-speed.
작동 방식
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.
시험에 등록하세요. Gmail 계정으로 로그인하고(계정이 없는 경우 로그인 프로세스 중에 만들 수 있음) 본인 사진이 있는 신분증(예: 운전면허증 또는 여권)을 업로드한 후 결제 정보를 입력합니다.
시험을 보고 제출하세요. 시험 응시료 결제일로부터 6개월 이내에 언제든지 로그인하여 시험을 볼 수 있습니다. 제한시간은 5시간입니다.
TensorFlow 인증서를 받으세요. 시험을 제출하면 채점이 진행되고 24시간 이내에 Candidate Portal에서 제출 상태를 확인할 수 있습니다.
Share your expertise with your community. You can add the certificate and badge to your resume and public profiles, including GitHub, LinkedIn, Twitter, and join our Certificate Network to help recruiters find ML professionals like you.