Visão geral do programa de certificação de desenvolvedor do TensorFlow
O objetivo deste certificado é fornecer a todos no mundo a oportunidade de mostrar sua experiência em ML em um mercado de trabalho global cada vez mais impulsionado pela IA. Este certificado em desenvolvimento do TensorFlow pretende ser um certificado básico para estudantes, desenvolvedores e cientistas de dados que desejam demonstrar habilidades práticas de aprendizado de máquina por meio da construção e do treinamento de modelos usando o TensorFlow.
O programa consiste em um exame de avaliação desenvolvido pela equipe do TensorFlow. Os desenvolvedores aprovados no exame podem ingressar em nossa rede de certificados e exibir seus certificados e selos em seus currículos, no GitHub e em plataformas de mídia social, incluindo o LinkedIn, facilitando o compartilhamento de seu nível de conhecimento em TensorFlow com o mundo.
Fique ligado, pois estamos trabalhando para adicionar programas de certificação para profissionais mais avançados e especializados do TensorFlow. Volte em breve para mais informações.
Antes de fazer o exame, leia nosso Manual do Candidato .
Para quem é o certificado TensorFlow?
Este exame de certificado de nível um testa o conhecimento básico dos desenvolvedores sobre a integração do aprendizado de máquina em ferramentas e aplicativos. O programa de certificação requer uma compreensão da construção de modelos do TensorFlow usando visão computacional, redes neurais convolucionais, processamento de linguagem natural e dados e estratégias de imagens do mundo real.
Para realizar o exame com sucesso, os participantes do teste devem estar confortáveis com:
Princípios fundamentais de ML e Deep Learning
Construindo modelos de ML no TensorFlow 2.x
Construindo algoritmos de reconhecimento de imagem, detecção de objetos, reconhecimento de texto com redes neurais profundas e redes neurais convolucionais
Usando imagens do mundo real em diferentes formas e tamanhos para visualizar a jornada de uma imagem através de circunvoluções para entender como um computador “vê” informações, perda de plotagem e precisão
Explorando estratégias para evitar overfitting, incluindo aumento e desistências
Aplicando redes neurais para resolver problemas de processamento de linguagem natural usando TensorFlow
Benefícios
Encontre titulares do certificado TensorFlow que passaram no exame para ajudá-lo com suas tarefas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.