गहरी सीखने और एमएल की समस्याओं को हल करने के लिए TensorFlow का उपयोग करने में अपनी दक्षता का प्रदर्शन करें। अपने कौशल के लिए मान्यता प्राप्त करें और हमारे प्रमाणपत्र नेटवर्क में शामिल हों।
TensorFlow डेवलपर प्रमाणपत्र कार्यक्रम अवलोकन
इस प्रमाण पत्र का लक्ष्य दुनिया में हर किसी को एआई द्वारा संचालित वैश्विक नौकरी बाजार में एमएल में अपनी विशेषज्ञता दिखाने का अवसर प्रदान करना है। TensorFlow विकास में यह प्रमाण पत्र छात्रों, डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक मूलभूत प्रमाणपत्र के रूप में अभिप्रेत है जो TensorFlow का उपयोग करके मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के माध्यम से व्यावहारिक मशीन सीखने के कौशल का प्रदर्शन करना चाहते हैं।
कार्यक्रम में टेन्सरफ्लो टीम द्वारा विकसित एक मूल्यांकन परीक्षा शामिल है। परीक्षा पास करने वाले डेवलपर्स हमारे सर्टिफिकेट नेटवर्क में शामिल हो सकते हैं और अपने सर्टिफिकेट और बैज को अपने रिज्यूम, गीथहब और लिंक्डइन सहित सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर प्रदर्शित कर सकते हैं, जिससे दुनिया के साथ TensorFlow विशेषज्ञता का अपना स्तर साझा करना आसान हो जाता है।
देखते रहिए क्योंकि हम अधिक उन्नत और विशिष्ट TensorFlow चिकित्सकों के लिए प्रमाणपत्र कार्यक्रम जोड़ने के लिए काम कर रहे हैं। अधिक जानकारी के लिए जल्द ही वापस जाँच करें।
परीक्षा देने से पहले, कृपया हमारे कैंडिडेट हैंडबुक की समीक्षा करें ।
TensorFlow प्रमाणपत्र किसके लिए है?
यह स्तर एक प्रमाणपत्र परीक्षा उपकरण और अनुप्रयोगों में मशीन सीखने को एकीकृत करने के एक डेवलपर्स मूलभूत ज्ञान का परीक्षण करता है। सर्टिफिकेट प्रोग्राम में कंप्यूटर विज़न, कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, और रियल-वर्ल्ड इमेज डेटा और स्ट्रेटेजी का उपयोग करके टेन्सरफ्लो मॉडल बनाने की समझ की आवश्यकता होती है।
परीक्षा को सफलतापूर्वक लेने के लिए, परीक्षार्थियों को सहज होना चाहिए:
एमएल और डीप लर्निंग के संस्थापक सिद्धांत
TensorFlow 2.x में एमएल मॉडल का निर्माण
छवि की पहचान, वस्तु का पता लगाना, गहरे तंत्रिका नेटवर्क और दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के साथ पाठ पहचान एल्गोरिदम
विभिन्न आकार और आकारों में वास्तविक दुनिया की छवियों का उपयोग करना, यह समझने के लिए कि किसी कंप्यूटर ने "सूचना", साजिश की हानि और सटीकता को कैसे समझा जाए, के माध्यम से एक छवि की यात्रा की कल्पना की।
वृद्धि और ड्रॉपआउट सहित ओवरफिटिंग को रोकने के लिए रणनीतियों की खोज करना
TensorFlow का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को लागू करना
लाभ
हम विभिन्न पृष्ठभूमि, अनुभव, भूगोल और दृष्टिकोण के लोगों तक पहुंच को व्यापक रूप से मानते हैं कि मशीन सीखने का तरीका और इसके अनुप्रयोग विकसित होते हैं। हम इसे प्राप्त करने के लिए शैक्षणिक सामग्री और / या परीक्षा की लागत के लिए सीमित संख्या में स्टाइपेंड देने के लिए उत्साहित हैं।
TensorFlow सर्टिफिकेट धारक खोजें जिन्होंने आपकी मशीन सीखने और गहन शिक्षण कार्यों में आपकी सहायता करने के लिए परीक्षा उत्तीर्ण की है।
यदि आपके पास ऊपर की पृष्ठभूमि नहीं है, तो परीक्षा की तैयारी के लिए DeepLearning.AI TensorFlow डेवलपर व्यावसायिक प्रमाणपत्र विशेषज्ञता को Coursera या Intro to TensorFlow for Deep Learning पाठ्यक्रम के लिए ले जाएं। इन पाठ्यक्रमों की आवश्यकता है:
परिचयात्मक पायथन प्रोग्रामिंग कौशल
पूर्व मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग नॉलेज सहायक है, लेकिन आवश्यक नहीं
रेखीय बीजगणित, संभाव्यता, सांख्यिकी और कैलकुलस में गणितीय पृष्ठभूमि सहायक है, लेकिन इसकी आवश्यकता नहीं है
अभी तक वहां नहीं? अन्य संसाधन आपको गति प्राप्त करने के लिए उपलब्ध हैं ।
यह काम किस प्रकार करता है
परीक्षा के मानदंडों और FAQ को कवर करने वाले हमारे कैंडिडेट हैंडबुक की समीक्षा करें । वैकल्पिक: DeepLearning.AI TensorFlow डेवलपर पेशेवर प्रमाणपत्र लें । परीक्षा की तैयारी के लिए यह दृढ़ता से अनुशंसित है।
परीक्षा के लिए पंजीकरण करें। जीमेल अकाउंट के साथ लॉग इन करें (यदि आपके पास एक नहीं है, तो आप लॉगिन प्रक्रिया के दौरान एक बना सकते हैं), अपनी पिक्चर आईडी (जैसे ड्राइवर का लाइसेंस या पासपोर्ट) अपलोड करें और भुगतान की जानकारी प्रदान करें।
परीक्षा दें और जमा करें। किसी भी समय अपनी परीक्षा खरीद तिथि के 6 महीने के भीतर प्रवेश करें और परीक्षा दें। परीक्षा को पूरा करने के लिए आपके पास अधिकतम पांच घंटे होंगे।
अपना TensorFlow प्रमाणपत्र प्राप्त करें। आपके द्वारा अपनी परीक्षा प्रस्तुत करने के बाद उसे श्रेणीबद्ध किया जाएगा, और आप 24 घंटे के भीतर अपने कैंडिडेट पोर्टल पर अपने जमा करने की स्थिति की समीक्षा करने में सक्षम होंगे।
अपने समुदाय के साथ अपनी विशेषज्ञता साझा करें। आप अपने रिज्यूम और सार्वजनिक प्रोफाइल में प्रमाणपत्र और बैज जोड़ सकते हैं, जिसमें GitHub, LinkedIn, Twitter शामिल हैं, और भर्तीकर्ताओं को आप जैसे एमएल पेशेवरों को खोजने में मदद करने के लिए हमारे प्रमाणपत्र नेटवर्क में शामिल हो सकते हैं।