Dimostra la tua competenza nell'uso di TensorFlow per risolvere problemi di deep learning e ML. Ottenere riconosciuto per le proprie competenze e unire la nostra rete certificato .
Panoramica del programma TensorFlow Developer Certificate
L'obiettivo di questo certificato è fornire a tutti nel mondo l'opportunità di mostrare la propria esperienza in ML in un mercato del lavoro globale sempre più guidato dall'intelligenza artificiale. Questo certificato nello sviluppo di TensorFlow è inteso come certificato di base per studenti, sviluppatori e data scientist che desiderano dimostrare abilità 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 di TensorFlow. Gli sviluppatori che superano l'esame possono far parte del nostro Network certificato e visualizzare il loro certificato e distintivi sul loro curriculum, GitHub, e piattaforme di social media, tra cui LinkedIn, il che rende facile condividere il loro livello di competenza tensorflow con il mondo.
Resta sintonizzato poiché stiamo lavorando per aggiungere programmi di certificazione per professionisti TensorFlow più avanzati e specializzati. Torna presto per ulteriori informazioni.
Prima di prendere l'esame, si prega di consultare il nostro Manuale Candidato .
A chi è rivolto il certificato TensorFlow?
Questo esame del certificato di livello uno mette alla prova le conoscenze fondamentali degli sviluppatori 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 i dati e le strategie delle immagini del mondo reale.
Per sostenere con successo l'esame, i candidati devono essere a proprio agio con:
Principi fondamentali di ML e Deep Learning
Creazione di modelli ML in TensorFlow 2.x
Riconoscimento di immagini, rilevamento di oggetti, algoritmi di riconoscimento del testo con reti neurali profonde e reti neurali convoluzionali
Utilizzo di immagini del mondo reale in diverse forme e dimensioni per visualizzare il viaggio di un'immagine attraverso convoluzioni per capire come un computer "vede" le informazioni, la perdita di 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
Crediamo fermamente nell'ampliamento dell'accesso a persone con background, esperienze, aree geografiche e prospettive diverse per trasformare il modo in cui l'apprendimento automatico e le sue applicazioni si evolvono. Siamo entusiasti di offrire un numero limitato di stipendi per il materiale didattico e/o il costo dell'esame per raggiungere questo obiettivo.
Trova i titolari di certificati TensorFlow che hanno superato l'esame per aiutarti con le tue attività di machine learning e deep learning.
Se non si dispone del fondo di cui sopra, prendere la DeepLearning.AI tensorflow Developer Certificate professionale specializzazione Coursera o l' Introduzione alla tensorflow per Deep Learning corso su Udacity per preparare l'esame. Questi corsi richiedono:
Competenze introduttive alla programmazione in Python
La precedente conoscenza dell'apprendimento automatico o del deep learning è utile, ma non necessaria
Un background matematico in algebra lineare, probabilità, statistica e calcolo è utile, ma non richiesto
Non ci sei ancora? Altre risorse sono disponibili per arrivare up-to-velocità.
Come funziona
Commenta il nostro candidato Handbook criteri d'esame che copre e FAQ . Opzionale: Prendere la Developer DeepLearning.AI tensorflow certificato professionale . Questo è fortemente raccomandato per prepararsi all'esame.
Registrati per l'esame. Accedi con un account Gmail (se non ne hai uno, puoi crearne uno durante il processo di accesso), caricare il tuo ID con foto (come una patente di guida o un passaporto) e fornire le informazioni di pagamento.
Prepara il tuo ambiente d'esame. Installa il plug-in TensorFlow Exam utilizzando l'IDE PyCharm. Maggiori dettagli possono essere trovati qui .
Sostieni e invia l'esame. Accedi e sostieni l'esame in qualsiasi momento entro 6 mesi dalla data di acquisto dell'esame. Avrai un massimo di cinque ore per completare l'esame.
Ricevi il tuo certificato TensorFlow. Dopo aver inviato il tuo esame, verrà valutato e sarai in grado di rivedere lo stato della tua presentazione sul tuo Portale candidati entro 24 ore.
Condividi la tua esperienza con la tua comunità. È possibile aggiungere il certificato e distintivo per il vostro curriculum e profili pubblici, tra cui GitHub, LinkedIn, Twitter, e far parte del nostro Network Certificato per aiutare i recruiters trovare professionisti ML come te.