Dimostra la tua competenza nell'uso di TensorFlow per risolvere i problemi di apprendimento profondo e ML. Ottieni il riconoscimento delle tue competenze e unisciti alla nostra rete di certificati .
Panoramica del programma TensorFlow Developer Certificate
L'obiettivo di questo certificato è offrire a tutti nel mondo l'opportunità di mostrare la propria esperienza nel settore ML in un mercato del lavoro globale sempre più guidato dall'intelligenza artificiale. Questo certificato nello sviluppo di TensorFlow è inteso come certificato di base per studenti, sviluppatori e data scientist che desiderano dimostrare abilità pratiche di apprendimento automatico attraverso la costruzione e la formazione di modelli utilizzando TensorFlow.
Il programma consiste in un esame di valutazione sviluppato dal team TensorFlow. Gli sviluppatori che superano l'esame possono aderire alla nostra rete di certificati e visualizzare i loro certificati e badge sui loro curriculum, GitHub e piattaforme di social media tra cui LinkedIn, facilitando la condivisione del loro livello di competenza TensorFlow con il mondo.
Resta sintonizzato mentre stiamo lavorando per aggiungere programmi di certificazione per professionisti TensorFlow più avanzati e specializzati. Torna presto per ulteriori informazioni.
Prima di sostenere l'esame, consulta il nostro Manuale del candidato .
Per chi è il certificato TensorFlow?
Questo esame di certificazione di livello uno verifica le conoscenze di base degli sviluppatori sull'integrazione dell'apprendimento automatico in strumenti e applicazioni. Il programma di certificazione richiede una comprensione della costruzione di modelli TensorFlow utilizzando Computer Vision, reti neurali convoluzionali, elaborazione del linguaggio naturale e dati e strategie di immagini reali.
Per sostenere con successo l'esame, chi esegue il test deve essere a proprio agio con:
Principi fondamentali di ML e Deep Learning
Creazione di modelli ML in TensorFlow 2.x
Creazione di algoritmi di riconoscimento delle immagini, rilevamento degli oggetti, riconoscimento del testo con reti neurali profonde e reti neurali convoluzionali
Utilizzo di immagini del mondo reale in diverse forme e dimensioni per visualizzare il viaggio di un'immagine attraverso le circonvoluzioni per comprendere come un computer "vede" informazioni, perdita di trama e precisione
Esplorazione di strategie per prevenire il sovradimensionamento, inclusi aumenti e abbandoni
Applicazione di reti neurali per risolvere i problemi di elaborazione del linguaggio naturale mediante TensorFlow
Benefici
Crediamo fortemente nell'ampliamento dell'accesso a persone con background, esperienze, aree geografiche e prospettive diverse per trasformare il modo in cui si evolvono l'apprendimento automatico e le sue applicazioni. Siamo entusiasti di offrire un numero limitato di stipendi per il materiale didattico e / o il costo dell'esame per raggiungere questo obiettivo.
Trova i titolari di certificato TensorFlow che hanno superato l'esame per aiutarti con le tue attività di apprendimento automatico e di apprendimento profondo.
Se non hai i precedenti precedenti, segui il corso deeplearning.ai TensorFlow in Practice Specialization su Coursera o il corso Intro to TensorFlow per Deep Learning su Udacity per preparare l'esame. Questi corsi richiedono:
Abilità introduttive di programmazione in Python
La conoscenza preliminare dell'apprendimento automatico o dell'apprendimento approfondito è utile, ma non necessaria
Un background matematico in algebra lineare, probabilità, statistica e calcolo è utile, ma non necessario
Non ci sei ancora? Altre risorse sono disponibili per aggiornarti.
Come funziona
Consulta il nostro Manuale del candidato relativo ai criteri e alle domande frequenti per gli esami . Facoltativo: prendi la specializzazione pratica TensorFlow di deeplearning.ai . Questo è fortemente raccomandato per prepararsi all'esame.
Iscriviti per l'esame. Accedi con un account Gmail (se non ne hai uno, puoi crearne uno durante la procedura di accesso), caricare il tuo ID immagine (come una patente di guida o passaporto) e fornire informazioni di pagamento.
Prepara il tuo ambiente d'esame. Installa il plug-in TensorFlow Exam usando l'IDE PyCharm. Maggiori dettagli possono essere trovati qui .
Sostieni e invia l'esame. Accedi e sostenere l'esame in qualsiasi momento. Avrai un massimo di cinque ore per completare l'esame.
Ricevi il tuo certificato TensorFlow. Dopo aver inviato il tuo esame, questo verrà valutato e sarai in grado di rivedere lo stato del tuo invio sul portale dei candidati entro 24 ore.
Condividi la tua esperienza con la tua community. Puoi aggiungere il certificato e il badge al tuo curriculum e ai profili pubblici, inclusi GitHub, LinkedIn, Twitter e unirti alla nostra rete di certificati per aiutare i recruiter a trovare professionisti ML come te.