摘要：它是一個基礎證書，面向學生、開發者、數據科學家等人羣，幫助他們展示自己在用 TensorFlow 構建、訓練模型的過程中所學到的實用機器學習技能。認證程序要求理解如何使用計算機視覺、卷積神經網絡、自然語言處理、現實世界中真實的數據集以及最優策略去建立 TensorFlow 模型。

TensorFlow 表示，這項測試的目的是向每個人提供展示自己 ML 專業知識的機會。它是一個基礎證書，面向學生、開發者、數據科學家等人羣，幫助他們展示自己在用 TensorFlow 構建、訓練模型的過程中所學到的實用機器學習技能。考試題由 TensorFlow 團隊設計。

TensorFlow 的產品總監 Kemal EL Moujahid 在一則推文中解釋了他們推出該認證的初衷，表示「許多想要上手 ML 項目的公司說他們找不到人才，想要入行 ML 的開發者說他們不知道怎麼做。於是，我們推出了 TensorFlow 認證項目來解決這個問題。」

爲了對接開發者和需求方，TensorFlow 不僅設置了認證考試，還搭建了一個認證網絡。這個網絡相當於一個人才庫，通過認證考試的開發者會被納入其中，其他人可以通過檢索找到這些人才信息。此外，開發者還可以在簡歷、GitHub 以及社交媒體平臺（如領英）上展示他們獲得的證書。

通過考試之後，你將被納入 TensorFlow 的認證網絡。

對於想要參加認證考試的開發者，TensorFlow 提供了以下信息：

參加認證要滿足什麼條件？

此一級考試認證主要測試的是開發者將機器學習集成至工具或應用上的基本能力。認證程序要求理解如何使用計算機視覺、卷積神經網絡、自然語言處理、現實世界中真實的數據集以及最優策略去建立 TensorFlow 模型。

爲了充分應對考試，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；

  • 如何使用 TensorFlow 去建立機器學習模型；

  • 如何使用深度神經網絡以及卷積神經網絡去開發圖像識別、目標檢測、文本識別等算法；

  • 如何使用不同類型、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，包括數據增強及Dropout機制；

  • 基於 TensorFLow 應用神經網絡去解決自然語言處理的相關問題。

這項認證對我有什麼好處？

  • 學習新東西：這一考試可以提升你的機器學習能力，還能測試你使用 TensorFlow 的技能。

  • 獲得社區的承認：得到全球 TensorFlow 社區的認可。

  • 展示你的技能：通過將證書展示在簡歷和社交平臺上，你可以成爲頂級科技企業入門級 TensorFlow 開發者職位的候選人。

  • 尋找人才：通過認證網絡，你可以找到那些擁有證書的人，在 ML 的工作中尋找你想要的人才。

考試重點有哪些？

考試時間總共有 5 小時，在下載並註冊考試插件後開始計時。如果沒能在 5 小時內完成考試，那到時間也會自動提交代碼。

整場考試主要測試學生使用 TensorFlow 構建模型、解決問題的能力。在考試中，參與者需要完成 5 個模型，每一個都屬於不同的類別。考試總分 100 分，過了 90 分就算合格，也就是說 5 個模型都要完成，且只能有一些小錯誤。

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：採用真實圖像數據訓練卷積神經網絡

  • 第四類：採用真實文本數據訓練 NLP 文本分類模型

  • 第五類：採用真實數值數據訓練序列模型

深度學習最基礎的知識點其實並不多，全連接、卷積、循環神經網絡就能解決大多數問題，剩下的是各種優化與提升模塊。如果我們要在 5 小時內完成這 5 個模型，從頭寫估計時間會非常緊張，因此我們可以事先完成一部分。例如模型架構、損失函數和最優化器，再加上訓練過程等等。

因爲同類模型大多數差別都體現在數據預處理與分批過程，所以後面一大堆代碼都可以事先準備。例如訓練卷積神經網絡，我們可以以 CIFAR-10 爲例，搭建一個完整的圖像識別模型，並把數據接口做得更易於遷移。等到拿到真實數據後，只需要改數據接口，再測試幾組超參數就差不多了。

考試手冊並沒有說是 TF 1.X 還是 2.X，很多資深 TF Boy 還會使用 1.X 的靜態計算圖。不過估計考試會採用 2.X，畢竟連 Colab 都開始默認使用 2.X 了。

認證流程是怎樣的？

整個 TensorFlow 認證考試是面向全球的，國內也可以直接參與，但一些受美國製裁的國家和地區不能「直接」參加考試。整個考試的流程可以分爲以下 6 個步驟：學習課程、註冊、預備環境、參與考試、收到證書、展示證書。

在考試過程中，遊覽器會被限制只能訪問 TensorFlow 文檔，且每次考試都需要繳納 100 刀。中間的考試環境都是準備好的，TF 團隊把各種配置都集成爲 PyCharm IDE 的一個插件，考生只需要熟悉 PyCharm 並安裝了 TensorFlow 就行了。

最後，爲了防止某些氪金玩家靠量取勝，TF 規定第一次沒通過考試需要等 14 天才能再次測試，連續兩次沒通過需要等兩個月，而連續三次沒通過需要等一年才能再次測試。

值得注意的是，每次考試的有效期只有三年，也就是說三年後需要重新參加考試。

當然，這個證書只是一個開始，TensorFlow 還計劃爲高級從業者提供更高級別的認證。

認證參考地址：https://www.tensorflow.org/certificate

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