TensorFlow官方開(kāi)發(fā)者認(rèn)證：考試費(fèi)100美元，5小時(shí)完成5個(gè)模型

heii2 2020-03-14

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機(jī)器之心報(bào)道
機(jī)器之心編輯部

俗話說(shuō)，「證多不壓身」。作為一個(gè)現(xiàn)代人，不考證怎么證明自己學(xué)過(guò)？又怎么加入技能卡？作為業(yè)內(nèi)數(shù)一數(shù)二的深度學(xué)習(xí)框架，TensorFlow 似乎也意識(shí)到了這一點(diǎn)。今天，TensorFlow 官宣，擁有 TF 技能的開(kāi)發(fā)者也可以進(jìn)行官方認(rèn)證啦！認(rèn)證考試持續(xù) 5 小時(shí)，費(fèi)用 100 美元。

TensorFlow 表示，這項(xiàng)測(cè)試的目的是向每個(gè)人提供展示自己 ML 專業(yè)知識(shí)的機(jī)會(huì)。它是一個(gè)基礎(chǔ)證書(shū)，面向?qū)W生、開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家等人群，幫助他們展示自己在用 TensorFlow 構(gòu)建、訓(xùn)練模型的過(guò)程中所學(xué)到的實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技能?？荚囶}由 TensorFlow 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)。

TensorFlow 的產(chǎn)品總監(jiān) Kemal EL Moujahid 在一則推文中解釋了他們推出該認(rèn)證的初衷，表示「許多想要上手 ML 項(xiàng)目的公司說(shuō)他們找不到人才，想要入行 ML 的開(kāi)發(fā)者說(shuō)他們不知道怎么做。于是，我們推出了 TensorFlow 認(rèn)證項(xiàng)目來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題?！?/span>

為了對(duì)接開(kāi)發(fā)者和需求方，TensorFlow 不僅設(shè)置了認(rèn)證考試，還搭建了一個(gè)認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于一個(gè)人才庫(kù)，通過(guò)認(rèn)證考試的開(kāi)發(fā)者會(huì)被納入其中，其他人可以通過(guò)檢索找到這些人才信息。此外，開(kāi)發(fā)者還可以在簡(jiǎn)歷、GitHub 以及社交媒體平臺(tái)（如領(lǐng)英）上展示他們獲得的證書(shū)。

通過(guò)考試之后，你將被納入 TensorFlow 的認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)。

對(duì)于想要參加認(rèn)證考試的開(kāi)發(fā)者，TensorFlow 提供了以下信息：

參加認(rèn)證要滿足什么條件？

此一級(jí)考試認(rèn)證主要測(cè)試的是開(kāi)發(fā)者將機(jī)器學(xué)習(xí)集成至工具或應(yīng)用上的基本能力。認(rèn)證程序要求理解如何使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、現(xiàn)實(shí)世界中真實(shí)的數(shù)據(jù)集以及最優(yōu)策略去建立 TensorFlow 模型。

為了充分應(yīng)對(duì)考試，應(yīng)試者應(yīng)該了解下列知識(shí)點(diǎn)：

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理；
如何使用 TensorFlow 去建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型；
如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去開(kāi)發(fā)圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、文本識(shí)別等算法；
如何使用不同類型、大小的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)來(lái)可視化圖像在卷積中的處理過(guò)程，以此來(lái)理解計(jì)算機(jī)是如何「看到」信息的；
探索防止過(guò)擬合的策略，包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)及 Dropout 機(jī)制；
基于 TensorFLow 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決自然語(yǔ)言處理的相關(guān)問(wèn)題。

這項(xiàng)認(rèn)證對(duì)我有什么好處？

學(xué)習(xí)新東西：這一考試可以提升你的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，還能測(cè)試你使用 TensorFlow 的技能。
獲得社區(qū)的承認(rèn)：得到全球 TensorFlow 社區(qū)的認(rèn)可。
展示你的技能：通過(guò)將證書(shū)展示在簡(jiǎn)歷和社交平臺(tái)上，你可以成為頂級(jí)科技企業(yè)入門級(jí) TensorFlow 開(kāi)發(fā)者職位的候選人。
尋找人才：通過(guò)認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)，你可以找到那些擁有證書(shū)的人，在 ML 的工作中尋找你想要的人才。

考試重點(diǎn)有哪些？

考試時(shí)間總共有 5 小時(shí)，在下載并注冊(cè)考試插件后開(kāi)始計(jì)時(shí)。如果沒(méi)能在 5 小時(shí)內(nèi)完成考試，那到時(shí)間也會(huì)自動(dòng)提交代碼。

整場(chǎng)考試主要測(cè)試學(xué)生使用 TensorFlow 構(gòu)建模型、解決問(wèn)題的能力。在考試中，參與者需要完成 5 個(gè)模型，每一個(gè)都屬于不同的類別?？荚嚳偡?100 分，過(guò)了 90 分就算合格，也就是說(shuō) 5 個(gè)模型都要完成，且只能有一些小錯(cuò)誤。

考試涉及的模型類別如下：

第一類：基礎(chǔ)、簡(jiǎn)單模型
第二類：基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的模型
第三類：采用真實(shí)圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第四類：采用真實(shí)文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練 NLP 文本分類模型
第五類：采用真實(shí)數(shù)值數(shù)據(jù)訓(xùn)練序列模型

深度學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的知識(shí)點(diǎn)其實(shí)并不多，全連接、卷積、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能解決大多數(shù)問(wèn)題，剩下的是各種優(yōu)化與提升模塊。如果我們要在 5 小時(shí)內(nèi)完成這 5 個(gè)模型，從頭寫估計(jì)時(shí)間會(huì)非常緊張，因此我們可以事先完成一部分。例如模型架構(gòu)、損失函數(shù)和最優(yōu)化器，再加上訓(xùn)練過(guò)程等等。

因?yàn)橥惸Ｐ痛蠖鄶?shù)差別都體現(xiàn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理與分批過(guò)程，所以后面一大堆代碼都可以事先準(zhǔn)備。例如訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以以 CIFAR-10 為例，搭建一個(gè)完整的圖像識(shí)別模型，并把數(shù)據(jù)接口做得更易于遷移。等到拿到真實(shí)數(shù)據(jù)后，只需要改數(shù)據(jù)接口，再測(cè)試幾組超參數(shù)就差不多了。

考試手冊(cè)并沒(méi)有說(shuō)是 TF 1.X 還是 2.X，很多資深 TF Boy 還會(huì)使用 1.X 的靜態(tài)計(jì)算圖。不過(guò)估計(jì)考試會(huì)采用 2.X，畢竟連 Colab 都開(kāi)始默認(rèn)使用 2.X 了。

認(rèn)證流程是怎樣的？

整個(gè) TensorFlow 認(rèn)證考試是面向全球的，國(guó)內(nèi)也可以直接參與，但一些受美國(guó)制裁的國(guó)家和地區(qū)不能「直接」參加考試。整個(gè)考試的流程可以分為以下 6 個(gè)步驟：學(xué)習(xí)課程、注冊(cè)、預(yù)備環(huán)境、參與考試、收到證書(shū)、展示證書(shū)。

在考試過(guò)程中，游覽器會(huì)被限制只能訪問(wèn) TensorFlow 文檔，且每次考試都需要繳納 100 刀。中間的考試環(huán)境都是準(zhǔn)備好的，TF 團(tuán)隊(duì)把各種配置都集成為 PyCharm IDE 的一個(gè)插件，考生只需要熟悉 PyCharm 并安裝了 TensorFlow 就行了。

最后，為了防止某些氪金玩家靠量取勝，TF 規(guī)定第一次沒(méi)通過(guò)考試需要等 14 天才能再次測(cè)試，連續(xù)兩次沒(méi)通過(guò)需要等兩個(gè)月，而連續(xù)三次沒(méi)通過(guò)需要等一年才能再次測(cè)試。

值得注意的是，每次考試的有效期只有三年，也就是說(shuō)三年后需要重新參加考試。

當(dāng)然，這個(gè)證書(shū)只是一個(gè)開(kāi)始，TensorFlow 還計(jì)劃為高級(jí)從業(yè)者提供更高級(jí)別的認(rèn)證。

認(rèn)證參考地址：https://www./certificate

（完）

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