Derin öğrenme ve makine öğrenimi problemlerini çözmek için TensorFlow'u kullanma konusundaki yeterliliğinizi gösterin. Becerilerinizle tanının ve Sertifika Ağımıza katılın.
TensorFlow Geliştirici Sertifika programına genel bakış
Bu sertifikanın amacı, dünyadaki herkese, giderek artan bir şekilde yapay zeka odaklı bir küresel iş piyasasında makine öğrenimi konusundaki uzmanlıklarını sergileme fırsatı sağlamaktır. TensorFlow geliştirmedeki bu sertifika, TensorFlow kullanarak modellerin oluşturulması ve eğitilmesi yoluyla pratik makine öğrenimi becerilerini göstermek isteyen öğrenciler, geliştiriciler ve veri bilimcileri için temel bir sertifika olarak tasarlanmıştır.
Program, TensorFlow ekibi tarafından geliştirilen bir değerlendirme sınavından oluşur. Sınavı geçen geliştiriciler Sertifika Ağımıza katılarak sertifikalarını ve rozetlerini özgeçmişlerinde, GitHub'da ve LinkedIn dahil sosyal medya platformlarında görüntüleyerek TensorFlow uzmanlık düzeylerini dünyayla paylaşmayı kolaylaştırır.
Daha gelişmiş ve uzmanlaşmış TensorFlow uygulayıcıları için sertifika programları eklemeye çalışırken bizi izlemeye devam edin. Daha fazla bilgi için kısa süre sonra tekrar kontrol edin.
Sınava girmeden önce lütfen Aday El Kitabımızı inceleyin .
TensorFlow Sertifikası kimler içindir?
Bu birinci seviye sertifika sınavı, geliştiricilerin makine öğrenimini araçlara ve uygulamalara entegre etme konusundaki temel bilgilerini test eder. Sertifika programı, Bilgisayarla Görme, Evrişimsel Sinir Ağları, Doğal Dil İşleme ve gerçek dünya görüntü verileri ve stratejileri kullanarak TensorFlow modellerinin oluşturulmasının anlaşılmasını gerektirir.
Sınava başarılı bir şekilde girmek için, sınava girenlerin şu konularda rahat olması gerekir:
Makine öğrenimi ve Derin Öğrenmenin temel ilkeleri
TensorFlow 2.x'te makine öğrenimi modelleri oluşturma
Derin sinir ağları ve evrişimli sinir ağları ile görüntü tanıma, nesne algılama, metin tanıma algoritmaları oluşturma
Bir bilgisayarın bilgileri, arsa kaybını ve doğruluğunu nasıl "gördüğünü" anlamak için bir görüntünün kıvrımlar yoluyla yolculuğunu görselleştirmek için farklı şekil ve boyutlarda gerçek dünya görüntüleri kullanma
Artırma ve bırakma dahil olmak üzere aşırı uydurmayı önlemek için stratejiler keşfetmek
TensorFlow kullanarak doğal dil işleme sorunlarını çözmek için sinir ağlarını uygulama
Faydaları
Makine öğrenimi ve uygulamalarının gelişim şeklini dönüştürmek için farklı geçmişlere, deneyime, coğrafyaya ve bakış açısına sahip kişilere erişimi genişletmeye yürekten inanıyoruz. Bunu başarmak için eğitim materyali ve / veya sınav maliyeti için sınırlı sayıda burs sunmaktan heyecan duyuyoruz.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme görevlerinizde size yardımcı olması için sınavı geçen TensorFlow Sertifika sahiplerini bulun.
Yukarıdaki geçmişe sahip değilseniz, sınava hazırlanmak için Coursera'da DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Sertifika uzmanlığı veya Udacity'deki TensorFlow'a Giriş Kursu'na katılın. Bu kurslar şunları gerektirir:
Giriş Python programlama becerileri
Önceki makine öğrenimi veya derin öğrenme bilgisi yararlıdır, ancak gerekli değildir
Doğrusal cebir, olasılık, istatistik ve hesapta matematiksel bir arka plan yararlıdır, ancak gerekli değildir
Henüz orada değil misiniz? Size hız kazandıracak başka kaynaklar da mevcuttur .
Nasıl çalışır
Sınav kriterlerini ve SSS'leri içeren Aday El Kitabımızı inceleyin . İsteğe bağlı: DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Sertifikası'nı alın . Sınava hazırlanmak için bu şiddetle tavsiye edilir.
Sınava kaydolun. Bir Gmail Hesabı ile giriş yapın (hesabınız yoksa, giriş işlemi sırasında bir tane oluşturabilirsiniz), resimli kimliğinizi (ehliyet veya pasaport gibi) yükleyin ve ödeme bilgilerini sağlayın.
Sınava girin ve gönderin. Giriş yapın ve sınav satın alma tarihinizden sonraki 6 ay içinde istediğiniz zaman sınava girin. Sınavı tamamlamak için maksimum beş saatiniz olacak.
TensorFlow Sertifikanızı alın. Sınavınızı gönderdikten sonra not verilecek ve başvurunuzun durumunu 24 saat içinde Aday Portalınızda inceleyebileceksiniz.
Uzmanlığınızı topluluğunuzla paylaşın. Sertifika ve rozeti özgeçmişinize ve GitHub, LinkedIn, Twitter gibi genel profillerinize ekleyebilir ve işe alım görevlilerinin sizin gibi makine öğrenimi profesyonellerini bulmalarına yardımcı olmak için Sertifika Ağımıza katılabilirsiniz.