考試內容
準則是測試學生使用 TensorFlow 構建模型以解決問題的能力。
考試時間5小時，總分 100 分， 90 分合格。
應試者需要完成 5 個模型，分別屬於下述的5個類別。
考試涉及的模型類別如下：
- 第一類：基礎、簡單模型
- 第二類：基於學習數據集的模型
- 第三類：採用真實圖像數據集訓練卷積神經網絡
- 第四類：採用真實文本數據集訓練 NLP 文本分類模型
- 第五類：採用真實數值數據集訓練序列模型
本認證是基礎認證，未來將推出高級TensorFlow認證。
流程
6個步驟：
- 學習課程
- 註冊
- 準備環境
- 參與考試
- 收到證書
- 展示證書
關於重考：
- 第一次沒通過，等 14 天后再考
- 第二次沒通過，等兩個月再考
- 第三次沒通過，等一年再考
證書有效期為三年，過期重新參加考試。
費用
100美元。參加吳恩達deeplearning.ai的Tensorflow in Practice的課程（49美元），只需50美元。
環境準備
- 提供身份認證信息，如身份證、護照。
知識準備
本級證書考試將測試開發人員將機器學習集成到工具和應用程序中的基礎知識。需要應試者理解使用計算機視覺、卷積神經網絡、自然語言處理以及真實世界的圖像數據和策略來構建TensorFlow模型。
為了充分應對考試，應試者應該瞭解下列知識點：
- 機器學習和深度學習的基本原理；
- 使用 TensorFlow 構建機器學習模型；
- 使用深度神經網絡以及卷積神經網絡構建圖像識別、目標檢測、文本識別等算法；
- 使用不同類型、大小的真實圖像數據來可視化圖像在卷積中的處理過程，以此來理解計算機是如何「看到」信息的；
- 探索防止過擬合的策略，包括數據增強與 Dropout 機制；
- 使用 TensorFLow 應用神經網絡去解決 NLP 的相關問題。
考試過程
關於考試過程中的參考資料：只能使用瀏覽器訪問TensorFlow文檔來參考。
考試形式
考試為線上寫代碼考試。提交代碼後24小時出結果是否通過認證。
學習資源
Google準備了tensorflow-in-practice（吳恩達課程）與專門的資源網站resources/learn-ml提供豐富的學習資源。
https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice
https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml
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