Omówienie programu certyfikatów programisty TensorFlow
Celem tego certyfikatu jest zapewnienie każdemu na świecie możliwości zaprezentowania swojej wiedzy specjalistycznej w zakresie uczenia maszynowego na globalnym rynku pracy, w coraz większym stopniu opartym na sztucznej inteligencji. Ten certyfikat z zakresu rozwoju TensorFlow ma być podstawowym certyfikatem dla studentów, programistów i analityków danych, którzy chcą wykazać się praktycznymi umiejętnościami uczenia maszynowego poprzez budowanie i szkolenie modeli przy użyciu TensorFlow.
Program składa się z egzaminu oceniającego opracowanego przez zespół TensorFlow. Programiści, którzy zdadzą egzamin, mogą dołączyć do naszej sieci certyfikatów i wyświetlić swój certyfikat oraz odznaki w swoim CV, GitHub i na platformach mediów społecznościowych, w tym na LinkedIn, co ułatwia dzielenie się ze światem swoim poziomem wiedzy specjalistycznej w zakresie TensorFlow.
Bądź na bieżąco, ponieważ pracujemy nad dodaniem programów certyfikatów dla bardziej zaawansowanych i wyspecjalizowanych praktyków TensorFlow. Wróć wkrótce, aby uzyskać więcej informacji.
Zanim przystąpisz do egzaminu, zapoznaj się z naszym Podręcznikiem kandydata .
Dla kogo przeznaczony jest Certyfikat TensorFlow?
Ten egzamin certyfikacyjny poziomu pierwszego sprawdza podstawową wiedzę programistów na temat integrowania uczenia maszynowego z narzędziami i aplikacjami. Program certyfikatu wymaga zrozumienia budowania modeli TensorFlow z wykorzystaniem widzenia komputerowego, konwolucyjnych sieci neuronowych, przetwarzania języka naturalnego oraz danych i strategii obrazu świata rzeczywistego.
Aby pomyślnie przystąpić do egzaminu, zdający powinni znać:
Podstawowe zasady uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się
Budowanie modeli ML w TensorFlow 2.x
Budowanie algorytmów rozpoznawania obrazu, detekcji obiektów, algorytmów rozpoznawania tekstu za pomocą głębokich sieci neuronowych i splotowych sieci neuronowych
Używanie obrazów świata rzeczywistego o różnych kształtach i rozmiarach do wizualizacji podróży obrazu przez zwoje, aby zrozumieć, w jaki sposób komputer „widzi” informacje, utratę fabuły i dokładność
Badanie strategii zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu, w tym wzmacnianiu i porzucaniu
Zastosowanie sieci neuronowych do rozwiązywania problemów z przetwarzaniem języka naturalnego przy użyciu TensorFlow
Korzyści
Znajdź posiadaczy certyfikatu TensorFlow, którzy zdali egzamin, aby pomóc Ci w zadaniach związanych z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się.