Demonstrate your proficiency in using TensorFlow to solve deep learning and ML problems. Get recognized for your skills and join our Certificate Network.
Présentation du programme TensorFlow Developer Certificate
The goal of this certificate is to provide everyone in the world the opportunity to showcase their expertise in ML in an increasingly AI-driven global job market. This certificate in TensorFlow development is intended as a foundational certificate for students, developers, and data scientists who want to demonstrate practical machine learning skills through the building and training of models using TensorFlow.
The program consists of an assessment exam developed by the TensorFlow team. Developers who pass the exam can join our Certificate Network and display their certificate and badges on their resume, GitHub, and social media platforms including LinkedIn, making it easy to share their level of TensorFlow expertise with the world.
Stay tuned as we are working to add certificate programs for more advanced and specialized TensorFlow practitioners. Check back soon for more information.
Before you take the exam, please review our Candidate Handbook.
À qui est destiné le certificat TensorFlow ?
Cet examen du certificat de niveau 1 teste les connaissances de base des développeurs concernant l'intégration du machine learning dans les outils et les applications. Le programme de certificat nécessite une bonne compréhension de l'utilisation de la vision par ordinateur, des réseaux de neurones convolutifs, du traitement du langage naturel, ainsi que des stratégies et des données d'images réelles pour créer des modèles TensorFlow.
Pour réussir l'examen, les candidats doivent maîtriser les points suivants :
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Principes de base du machine learning et du deep learning
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Création de modèles de machine learning dans TensorFlow 2.x
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Création d'algorithmes de reconnaissance d'image et de texte, et de détection d'objet au moyen de réseaux de neurones profonds et convolutifs
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Utilisation d'images réelles de tailles et de formes variées pour visualiser le parcours d'une image à travers les convolutions afin de comprendre comment un ordinateur "voit" les informations, la perte des graphiques et la justesse
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Découverte des stratégies pour prévenir le surapprentissage, comme l'augmentation et les abandons
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Application des réseaux de neurones pour résoudre les problèmes de traitement du langage naturel avec TensorFlow
Avantages
Nous sommes intimement convaincus qu'il est nécessaire d'élargir l'accès de la formation à un public plus international, aux parcours, aux expériences et aux perspectives variés, afin de transformer la manière dont le machine learning et ses applications évoluent. C'est pourquoi nous avons le plaisir d'offrir un nombre limité de bourses couvrant le coût des documents pédagogiques et/ou de l'examen.
Recherchez des titulaires du certificat TensorFlow et demandez-leur de l'aide pour vos tâches de machine learning et de deep learning.
If you don't have the background above, take the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate specialization on Coursera or the Intro to TensorFlow for Deep Learning course on Udacity to prepare for the exam. These courses require:
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Des compétences de base en programmation Python
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Une connaissance du machine learning ou du deep learning est utile, mais pas indispensable
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Une formation en mathématiques dans les domaines de l'algèbre linéaire, des probabilités, des statistiques et des calculs est utile, mais pas indispensable.
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Comment ça marche ?
Review our Candidate Handbook covering exam criteria and FAQs. Optional: Take the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate. This is strongly recommended in order to prepare for the exam.
Inscrivez-vous à l'examen. Connectez-vous à votre compte Gmail (si vous n'en avez pas, vous pourrez en créer un durant le processus de connexion), importez votre pièce d'identité (permis de conduire ou passeport, par exemple) et fournissez vos informations de paiement.
Passez l'examen. Vous pouvez vous connecter à tout moment pour passer l'examen dans les six mois suivant sa date d'achat. Vous disposez de cinq heures pour le terminer.
Recevez votre certificat TensorFlow. Une fois vos réponses envoyées, elles seront notées. Vous pourrez consulter l'état du traitement de vos réponses sur le portail des candidats dans les 24 heures.
Share your expertise with your community. You can add the certificate and badge to your resume and public profiles, including GitHub, LinkedIn, Twitter, and join our Certificate Network to help recruiters find ML professionals like you.