Updates to the TensorFlow Developer Certificate

We launched the TensorFlow Developer Certificate exam program almost four years ago. More than 11,000 people have passed the exam and many have seen a positive impact as a result, including getting jobs as ML developers.

While we evaluate the next step in our certificate program, we will be closing down the TensorFlow Certificate exam.

The last day to register to take the exam is April 30, 2024, and the last day to take it is May 31, 2024. After you pass the exam, your credentials will be valid for 3 years.

Visão geral do programa de certificação de desenvolvedor do TensorFlow

Exame | US$ 100

O objetivo deste certificado é oferecer a todo mundo a oportunidade de exibir a própria experiência em ML em um mercado de trabalho global cada vez mais orientado a IA. Este certificado em desenvolvimento do TensorFlow é de nível básico e é direcionado a estudantes, desenvolvedores e cientista de dados que querem demonstrar habilidades práticas de machine learning ao desenvolver e treinar modelos com o TensorFlow.

O programa consiste em um exame de avaliação desenvolvido pela equipe do TensorFlow. Os desenvolvedores que passam no exame podem participar da nossa rede de certificados e exibir a certificação e os selos em currículos, no GitHub e em plataformas de rede social como LinkedIn. Assim, fica mais fácil mostrar o nível de experiência no TensorFlow para o resto do mundo.

Fique por dentro. Estamos trabalhando para adicionar programas de certificação para profissionais mais avançados e especializados do TensorFlow. Volte em breve para ver mais informações.

Antes de fazer o exame, leia o manual do candidato.

Quem é o público-alvo do certificado do TensorFlow?

Este primeiro nível de certificado testa o conhecimento básico dos desenvolvedores quanto à integração de machine learning em ferramentas e apps. O programa de certificação requer a compreensão de como desenvolver modelos do TensorFlow usando visão computacional, rede neural convolucional, processamento de linguagem natural e estratégias e dados de imagens do mundo real.

Para serem aprovados, os examinados precisam dominar o seguinte:

  • Princípios fundamentais de ML e aprendizado profundo

  • Como criar modelos de ML no TensorFlow 2.x

  • Como desenvolver algoritmos de reconhecimento de imagens, detecção de objetos e reconhecimento de texto com redes neurais profundas e redes neurais convolucionais.

  • Como usar imagens reais de diferentes formas e tamanhos para visualizar a jornada de uma imagem pelas convoluções e entender como o computador "vê" as informações, a perda de gráficos e a acurácia

  • Veja as estratégias para prevenir o overfitting, como ampliação e dropouts

  • Como aplicar redes neurais para resolver problemas de processamento de linguagem natural com o TensorFlow

Vantagens
  • Aprenda algo novo. Aumente sua qualificação em machine learning e teste suas habilidades com o exame de avaliação do TensorFlow.

  • Receba o reconhecimento da comunidade. Tenha seu trabalho reconhecido pelos colegas na comunidade global do TensorFlow.

  • Mostre suas habilidades. Exiba o certificado em currículos e plataformas de rede social como o LinkedIn. Assim, você se destaca entre os principais candidatos para recrutadores em busca de desenvolvedores do TensorFlow no nível inicial.

  • Encontre talentos do TensorFlow. Saiba quem tem a certificação na nossa Rede de certificados e procure ajuda para suas tarefas de machine learning.

Bolsa de capacitação do TensorFlow

We believe strongly in widening access to people of diverse backgrounds, experiences, geographies, and perspectives to transform the way machine learning and its applications evolve. We're excited to offer a limited number of stipends for the educational material and/or the exam cost in order to achieve this. The last day to apply for a stipend is March 1, 2024.

Conheça nossa rede de profissionais certificados

Encontre desenvolvedores que foram aprovados no programa de certificação do TensorFlow para ajudar você em tarefas de machine learning e aprendizado profundo.