12 мая 2020 года команда Google Brain Team, стоящая за фреймворком TF, запустила свою первую программу сертификатов разработчика TensorFlow, которая позволяет всем разработчикам TensorFlow по всему миру получить официальное признание своих навыков машинного обучения.

TensorFlow - одна из моих любимых библиотек. Для тех, кто не знаком с этим близко или недавно в этой области, я могу объяснить это следующим образом. TensorFlow - это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он предоставляет комплексную экосистему инструментов для разработчиков, предприятий и исследователей, которые хотят продвигать современные технологии машинного обучения и создавать масштабируемые приложения на основе машинного обучения.

Однако этот сертификат я получил 28 июля, наконец, я нашел время опубликовать этот рассказ. Прежде чем я начал писать свое путешествие, я хочу поблагодарить Эндрю Нга и Лоуренса Морони за предоставленную возможность встречи с нами и глубокого погружения в ИИ. Я нашел работу своей мечты благодаря всем моим инструкторам на Coursera. Я надеюсь, что однажды я стану таким же успешным, как они. В любом случае, я должен начать весь свой путь с подготовки к экзамену. Приятного чтения, ребята!

Зачем вам сертификат разработчика TF?

Конечно, вам не обязательно получать этот сертификат. Это также не откроет вам двери в большой бизнес. Однако самым большим вкладом для меня было поощрение моей работы в области ИИ. Этот сертификат позволяет вам общаться с людьми, работающими в этой области. Этот сертификат не волшебная палочка, помните об этом, чем больше вы будете работать, тем больше успехов. Волшебное слово - «работа». Думайте об этом как о подарке, подаренном вам в обмен на вашу работу. Это символ вашего труда и успеха. Если вы хотите получить этот сертификат для работы или стажировки, внимание будет обращено не на этот сертификат, а на вашу работу и достижения.

Какие источники лучше всего подходят для этого экзамена и какой из них я использовал для подготовки к экзамену?

  • Справочник кандидата TensorFlow

Вы обязательно посмотрите это руководство перед экзаменом. В этом справочнике есть много важных моментов, на которые вам следует обратить внимание до, во время и после обследования. Вы можете получить доступ к этому справочнику здесь.

  • Начало работы с PyCharm

Экзамен для разработчиков TensorFlow проходит в среде PyCharm IDE. Я настроил эту среду, чтобы сдать экзамен на сертификат разработчика TensorFlow. Раньше не пользовался. Поскольку я не был знаком, у меня возникли проблемы с отправкой ответа в начале экзамена, и, к сожалению, я потерял много времени. (почти 2,5 часа) Есть некоторые вещи, которые зависят от вашей операционной системы. Я пользователь MacOS, и я пошел соответствующим путем при решении моей проблемы. Поэтому я определенно рекомендую вам изучить это подробнее. Пожалуйста, используйте PyCharm хотя бы один раз перед экзаменом и убедитесь, что ваш компьютер готов к экзамену.

Если вы хотите проникнуть в ИИ, эта специализация поможет вам в этом. Эта специализация включает 5 курсов. Он делится подробной информацией о глубоком обучении. Предлагаю вам прослушать урок, сделав заметки.

Я настоятельно рекомендую записаться на эту специализацию как для подготовки к этому экзамену, так и для улучшения своих навыков искусственного интеллекта. Попробуйте сами составить описанные здесь примеры. Это значительно повысит ваши личные и технические навыки. Главное, чтобы вы понимали логику кода, а не то, как он работает. Не забудь это :)

Эта специализация состоит из 4 различных курсов. Эти курсы перечислены ниже.

- Введение в TensorFlow для искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения

- Сверточные нейронные сети в TensorFlow (мой любимый)

- Обработка естественного языка в TensorFlow

- Последовательности, временные ряды и прогнозы

Если вы подробно изучите Руководство кандидата в разработчики TensorFlow, вы можете заметить, что содержание вопросов экзамена связано с предметами этого курса.

  • Youtube: Введение в глубокое обучение от Массачусетского технологического института

Если вы не знакомы с Deep Learning, не волнуйтесь. Вы можете получить доступ к этому курсу бесплатно на сайтах Youtube и MIT. Я только что смотрел уроки Deep Learning, CNN и RNN. Но если есть свободное время, настоятельно рекомендую посмотреть весь курс.

  • Документация TensorFlow

Я всегда просматривал документацию в каждой строчке, я не понимаю, как это работает. Вы можете просмотреть текущую документацию, чтобы по-настоящему понять вас.

  • Youtube: Канал TensorFlow

Самый веселый и познавательный канал для TensorFlow! Есть также много видео Дорогой Лоуренс. Особенно мне нравится ML Zero to Hero! Канал на Youtube, который я люблю смотреть не только перед экзаменом, но и в свободное время! Если вы не слышали об этом раньше, подписка может быть хорошим вариантом!

  • Книги: Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow

Книга разделена на две части: основы машинного обучения и нейронные сети / глубокое обучение. В конце каждой главы приводится список упражнений, позволяющих читателю оценить то, что они узнали в этой главе. Могу сказать, что это упражнение действительно полезно и поучительно. Если вы хотите закрепить то, что вы узнали, правильный адрес.

Как я могу подать заявку на этот экзамен?

И последняя часть! "Применять"! Зарегистрируйтесь на экзамен. Для этого вам необходимо войти в свою учетную запись Gmail. Вам необходимо загрузить некоторые документы в виде фотографий. После оплаты и проверки идентификатора вы перейдете к загрузке плагина TensorFlow Exam с помощью PyCharm IDE. Я настоятельно рекомендую вам использовать эту среду IDE раньше, если вы не знакомы с PyCharm.

Напоминание: у вас есть 6 месяцев с даты покупки экзамена или использования купона, чтобы сдать экзамен до истечения срока действия покупки.

Приятное воспоминание: Я тоже хотел поделиться своим волнением и счастьем после получения сертификата в этой истории! Я очень рада работать в этой сфере!

Всего наилучшего! Если у вас есть какие-либо вопросы, не связанные с этой темой или TF, пожалуйста не стесняйтесь отправлять сообщения или электронные письма. Если вы получите этот сертификат после прочтения этой истории, сообщите мне!

Вы можете связаться со мной через LinkedIn или по электронной почте в любое время.

Оставаться здоровым!