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 machine learning in un mercato del lavoro globale sempre più guidato dall'intelligenza artificiale. Questo certificato nello sviluppo di TensorFlow è inteso come certificato fondamentale per studenti, sviluppatori e data scientist che desiderano dimostrare competenze pratiche di apprendimento automatico attraverso la creazione 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 unirsi alla nostra rete di certificati e visualizzare il certificato e i badge sul proprio curriculum, su GitHub e sulle piattaforme di social media tra cui LinkedIn, semplificando la condivisione del proprio livello di esperienza in TensorFlow con il mondo.
Resta sintonizzato perché stiamo lavorando per aggiungere programmi di certificazione per i professionisti TensorFlow più avanzati e specializzati. Torna presto per ulteriori informazioni.
Prima di sostenere l'esame, consulta il nostro Manuale del candidato .
A chi è rivolto il certificato TensorFlow?
Questo esame di certificazione di livello uno verifica le conoscenze di base dello sviluppatore sull'integrazione dell'apprendimento automatico in strumenti e applicazioni. Il programma di certificazione richiede la comprensione della creazione di modelli TensorFlow utilizzando la visione artificiale, le reti neurali convoluzionali, l'elaborazione del linguaggio naturale e dati e strategie di immagini del mondo reale.
Per sostenere con successo l'esame, i partecipanti al test dovrebbero sentirsi a proprio agio con:
Principi fondamentali del ML e del Deep Learning
Creazione di modelli ML in TensorFlow 2.x
Costruire algoritmi di riconoscimento di immagini, rilevamento di oggetti, riconoscimento di testo con reti neurali profonde e reti neurali convoluzionali
Utilizzo di immagini del mondo reale in diverse forme e dimensioni per visualizzare il percorso di un'immagine attraverso le convoluzioni per comprendere come un computer "vede" le informazioni, la perdita della trama e l'accuratezza
Esplorare strategie per prevenire l’overfitting, inclusi l’aumento e gli abbandoni
Applicazione di reti neurali per risolvere problemi di elaborazione del linguaggio naturale utilizzando TensorFlow
Benefici
Trova i titolari del certificato TensorFlow che hanno superato l'esame per aiutarti con le tue attività di machine learning e deep learning.