Обзор программы сертификата разработчика TensorFlow
Цель этого сертификата — предоставить каждому человеку в мире возможность продемонстрировать свой опыт в области машинного обучения на глобальном рынке труда, который становится все более ориентированным на искусственный интеллект. Этот сертификат по разработке TensorFlow предназначен в качестве базового сертификата для студентов, разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят продемонстрировать практические навыки машинного обучения посредством создания и обучения моделей с использованием TensorFlow.
Программа состоит из оценочного экзамена, разработанного командой TensorFlow. Разработчики, сдавшие экзамен, могут присоединиться к нашей сети сертификатов и разместить свои сертификаты и значки в своем резюме, на GitHub и на платформах социальных сетей, включая LinkedIn, что позволяет легко поделиться своим уровнем знаний TensorFlow со всем миром.
Оставайтесь с нами, поскольку мы работаем над добавлением программ сертификации для более продвинутых и специализированных практиков TensorFlow. Зайдите в ближайшее время для получения дополнительной информации.
Прежде чем сдавать экзамен, пожалуйста, ознакомьтесь с нашим Справочником кандидата .
Для кого предназначен сертификат TensorFlow?
Этот сертификационный экзамен первого уровня проверяет базовые знания разработчиков по интеграции машинного обучения в инструменты и приложения. Программа сертификации требует понимания построения моделей TensorFlow с использованием компьютерного зрения, сверточных нейронных сетей, обработки естественного языка, а также данных и стратегий реальных изображений.
Для успешной сдачи экзамена тестируемые должны владеть следующими навыками:
Основополагающие принципы машинного обучения и глубокого обучения
Построение моделей машинного обучения в TensorFlow 2.x
Построение алгоритмов распознавания изображений, обнаружения объектов и текста с помощью глубоких нейронных сетей и сверточных нейронных сетей.
Использование реальных изображений разных форм и размеров для визуализации путешествия изображения через извилины, чтобы понять, как компьютер «видит» информацию, потери и точность изображения.
Изучение стратегий предотвращения переобучения, включая увеличение и отсев
Применение нейронных сетей для решения задач обработки естественного языка с помощью TensorFlow
Преимущества
Найдите обладателей сертификата TensorFlow, сдавших экзамен, которые помогут вам в решении задач машинного и глубокого обучения.