Chứng minh sự thành thạo của bạn trong việc sử dụng TensorFlow để giải quyết các vấn đề về học sâu và ML. Được công nhận cho các kỹ năng của bạn và tham gia Mạng lưới chứng chỉ của chúng tôi .
Tổng quan về chương trình Chứng chỉ nhà phát triển TensorFlow
Mục tiêu của chứng chỉ này là cung cấp cho tất cả mọi người trên thế giới cơ hội thể hiện kiến thức chuyên môn của họ về ML trong thị trường việc làm toàn cầu ngày càng được thúc đẩy bởi AI. Chứng chỉ phát triển TensorFlow này nhằm mục đích là chứng chỉ nền tảng cho sinh viên, nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn chứng minh kỹ năng máy học thực tế thông qua việc xây dựng và đào tạo các mô hình sử dụng TensorFlow.
Chương trình bao gồm một kỳ thi đánh giá do nhóm TensorFlow phát triển. Các nhà phát triển vượt qua bài kiểm tra có thể tham gia Mạng chứng chỉ của chúng tôi và hiển thị chứng chỉ và huy hiệu của họ trên sơ yếu lý lịch, GitHub và các nền tảng truyền thông xã hội bao gồm LinkedIn, giúp dễ dàng chia sẻ trình độ chuyên môn về TensorFlow của họ với thế giới.
Hãy theo dõi vì chúng tôi đang nỗ lực bổ sung các chương trình chứng chỉ cho những người thực hành TensorFlow chuyên sâu và nâng cao hơn. Kiểm tra lại sớm để biết thêm thông tin.
Trước khi bạn làm bài kiểm tra, vui lòng xem lại Sổ tay Ứng viên của chúng tôi .
Chứng chỉ TensorFlow dành cho ai?
Kỳ thi chứng chỉ cấp độ một này kiểm tra kiến thức nền tảng của nhà phát triển về việc tích hợp học máy vào các công cụ và ứng dụng. Chương trình chứng chỉ yêu cầu hiểu biết về việc xây dựng các mô hình TensorFlow bằng cách sử dụng Thị giác máy tính, Mạng thần kinh chuyển đổi, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu và chiến lược hình ảnh trong thế giới thực.
Để làm bài thi thành công, người dự thi cần có tinh thần thoải mái:
Các nguyên tắc cơ bản của ML và Deep Learning
Xây dựng mô hình ML trong TensorFlow 2.x
Xây dựng thuật toán nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng văn bản với mạng nơ-ron sâu và mạng nơ-ron phức hợp
Sử dụng các hình ảnh trong thế giới thực với các hình dạng và kích thước khác nhau để trực quan hóa hành trình của một hình ảnh thông qua các chuỗi phức hợp để hiểu cách máy tính “nhìn thấy” thông tin, độ mất của đồ thị và độ chính xác
Khám phá các chiến lược để ngăn chặn việc trang bị quá nhiều, bao gồm cả việc tăng và bỏ học
Áp dụng mạng nơ-ron để giải quyết các vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng TensorFlow
Lợi ích
Chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ vào việc mở rộng khả năng tiếp cận với những người có nguồn gốc, kinh nghiệm, khu vực địa lý và quan điểm đa dạng để thay đổi cách học máy và các ứng dụng của nó phát triển. Chúng tôi rất vui được cung cấp một số trợ cấp có hạn cho tài liệu giáo dục và / hoặc chi phí thi để đạt được điều này.
Tìm những người có Chứng chỉ TensorFlow đã vượt qua bài kiểm tra để giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ học máy và học sâu.
Nếu bạn chưa có kiến thức nền tảng ở trên, hãy tham gia khóa học Chứng chỉ Chuyên gia dành cho nhà phát triển DeepLearning.AI TensorFlow trên Coursera hoặc khóa học Giới thiệu về TensorFlow cho Học sâu trên Udacity để chuẩn bị cho kỳ thi. Các khóa học này yêu cầu:
Các kỹ năng lập trình Python cơ bản
Học máy trước hoặc kiến thức học sâu là hữu ích, nhưng không bắt buộc
Nền tảng toán học về đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và giải tích là hữu ích, nhưng không bắt buộc
Chưa có? Các tài nguyên khác có sẵn để giúp bạn cập nhật tốc độ.
Làm thế nào nó hoạt động
Xem lại Sổ tay Ứng viên của chúng tôi bao gồm các tiêu chí kỳ thi và Câu hỏi thường gặp . Tùy chọn: Thi lấy Chứng chỉ Chuyên gia dành cho nhà phát triển DeepLearning.AI TensorFlow . Điều này được khuyến khích để chuẩn bị cho kỳ thi.
Đăng ký dự thi. Đăng nhập bằng Tài khoản Gmail (nếu chưa có, bạn có thể tạo trong quá trình đăng nhập), tải lên ID ảnh của bạn (chẳng hạn như bằng lái xe hoặc hộ chiếu) và cung cấp thông tin thanh toán.
Làm và nộp bài thi. Đăng nhập và làm bài kiểm tra trong vòng 6 tháng kể từ ngày mua bài kiểm tra của bạn bất kỳ lúc nào. Bạn sẽ có tối đa năm giờ để hoàn thành bài kiểm tra.
Nhận Chứng chỉ TensorFlow của bạn. Sau khi bạn gửi bài thi của mình, bài kiểm tra sẽ được chấm điểm và bạn có thể xem lại trạng thái bài nộp của mình trên Cổng thông tin ứng viên trong vòng 24 giờ.
Chia sẻ kiến thức chuyên môn của bạn với cộng đồng của bạn. Bạn có thể thêm chứng chỉ và huy hiệu vào sơ yếu lý lịch và hồ sơ công khai của mình, bao gồm GitHub, LinkedIn, Twitter và tham gia Mạng lưới chứng chỉ của chúng tôi để giúp nhà tuyển dụng tìm thấy các chuyên gia ML như bạn.