गहन शिक्षण और एमएल समस्याओं को हल करने के लिए TensorFlow का उपयोग करने में अपनी दक्षता प्रदर्शित करें। अपने कौशल को पहचान और शामिल होने के हो जाओ हमारे प्रमाणपत्र नेटवर्क ।
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 अभिप्रेत है, जो TensorFlow का उपयोग करके मॉडलों 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। डेवलपर्स जो परीक्षा में शामिल हो सकते हमारे पारित प्रमाणपत्र नेटवर्क और उनके फिर से शुरू, GitHub, और लिंक्डइन सहित सामाजिक मीडिया प्लेटफॉर्म पर उनके प्रमाण पत्र और बैज प्रदर्शित, यह आसान दुनिया के साथ TensorFlow उनकी विशेषज्ञता के स्तर साझा करने के लिए बना रही है।
हमारे साथ बने रहें क्योंकि हम अधिक उन्नत और विशिष्ट TensorFlow प्रैक्टिशनर्स के लिए सर्टिफिकेट प्रोग्राम जोड़ने के लिए काम कर रहे हैं। अधिक जानकारी के लिए जल्द ही वापस जाँच करें।
इससे पहले कि आप परीक्षा देनी होगी, हमारे उम्मीदवार हैंडबुक की समीक्षा करें ।
TensorFlow प्रमाणपत्र किसके लिए है?
यह स्तर एक प्रमाणपत्र परीक्षा उपकरण और अनुप्रयोगों में मशीन सीखने को एकीकृत करने के डेवलपर्स के मूलभूत ज्ञान का परीक्षण करती है। सर्टिफिकेट प्रोग्राम के लिए कंप्यूटर विज़न, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और रियल-वर्ल्ड इमेज डेटा और रणनीतियों का उपयोग करके TensorFlow मॉडल बनाने की समझ की आवश्यकता होती है।
सफलतापूर्वक परीक्षा देने के लिए, परीक्षार्थियों को इसके साथ सहज होना चाहिए:
एमएल और डीप लर्निंग के मूलभूत सिद्धांत
TensorFlow 2.x . में ML मॉडल बनाना
छवि पहचान, वस्तु का पता लगाने, गहरे तंत्रिका नेटवर्क और दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के साथ पाठ पहचान एल्गोरिदम का निर्माण
विभिन्न आकारों और आकारों में वास्तविक दुनिया की छवियों का उपयोग करके एक छवि की यात्रा की कल्पना करने के लिए संकल्पों के माध्यम से यह समझने के लिए कि कंप्यूटर कैसे जानकारी, साजिश हानि और सटीकता को "देखता है"
ओवरफिटिंग को रोकने के लिए रणनीतियों की खोज करना, जिसमें वृद्धि और ड्रॉपआउट शामिल हैं
TensorFlow का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को लागू करना
लाभ
हम मशीन लर्निंग और इसके अनुप्रयोगों के विकसित होने के तरीके को बदलने के लिए विविध पृष्ठभूमि, अनुभवों, भौगोलिक क्षेत्रों और दृष्टिकोणों के लोगों तक पहुंच बढ़ाने में दृढ़ता से विश्वास करते हैं। हम इसे प्राप्त करने के लिए शैक्षिक सामग्री और/या परीक्षा लागत के लिए सीमित संख्या में वजीफा प्रदान करने के लिए उत्साहित हैं।
TensorFlow प्रमाणपत्र धारक खोजें, जिन्होंने आपके मशीन सीखने और गहन शिक्षण कार्यों में आपकी सहायता करने के लिए परीक्षा उत्तीर्ण की है।
आप ऊपर पृष्ठभूमि नहीं है, तो ले DeepLearning.AI TensorFlow डेवलपर व्यावसायिक प्रमाणपत्र Coursera या पर विशेषज्ञता पाठ्यक्रम दीप सीखने के लिए TensorFlow का परिचय परीक्षा की तैयारी करना Udacity पर। इन पाठ्यक्रमों की आवश्यकता है:
परिचयात्मक पायथन प्रोग्रामिंग कौशल
पहले मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग नॉलेज मददगार है, लेकिन जरूरी नहीं है
रैखिक बीजगणित, संभाव्यता, सांख्यिकी और कलन में एक गणितीय पृष्ठभूमि सहायक है, लेकिन आवश्यक नहीं है
अभी तक वहां नहीं? अन्य संसाधन उपलब्ध हैं आप अप करने की गति प्राप्त करने के लिए।
यह काम किस प्रकार करता है
हमारे उम्मीदवार हैंडबुक कवर परीक्षा मानदंड और पूछे जाने वाले प्रश्न की समीक्षा करें । वैकल्पिक: लो DeepLearning.AI TensorFlow डेवलपर व्यावसायिक प्रमाणपत्र । परीक्षा की तैयारी के लिए इसकी जोरदार सिफारिश की जाती है।
परीक्षा के लिए पंजीकरण करें। एक जीमेल खाते 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 लें और जमा करें। साइन इन करें और किसी भी समय अपनी परीक्षा खरीद 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 दिया जाएगा, और आप 24 घंटे के भीतर अपने कैंडिडेट पोर्टल पर अपने सबमिशन की स्थिति की समीक्षा करने में सक्षम होंगे।
अपनी विशेषज्ञता को अपने समुदाय के साथ साझा करें। आप अपने को फिर से शुरू और GitHub, लिंक्डइन, ट्विटर सहित सार्वजनिक प्रोफ़ाइल, करने के लिए प्रमाण पत्र और बैज जोड़ने, और हमारे में शामिल हो सकते प्रमाणपत्र नेटवर्क मदद नियोक्ताओं आप की तरह एमएल पेशेवरों को खोजने के लिए।