TensorFlow官方開發(fā)者認證：考試費100美元，5小時完成5個模型

heii2 2020-03-14

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機器之心報道
機器之心編輯部

俗話說，「證多不壓身」。作為一個現(xiàn)代人，不考證怎么證明自己學過？又怎么加入技能卡？作為業(yè)內(nèi)數(shù)一數(shù)二的深度學習框架，TensorFlow 似乎也意識到了這一點。今天，TensorFlow 官宣，擁有 TF 技能的開發(fā)者也可以進行官方認證啦！認證考試持續(xù) 5 小時，費用 100 美元。

TensorFlow 表示，這項測試的目的是向每個人提供展示自己 ML 專業(yè)知識的機會。它是一個基礎(chǔ)證書，面向?qū)W生、開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學家等人群，幫助他們展示自己在用 TensorFlow 構(gòu)建、訓練模型的過程中所學到的實用機器學習技能?？荚囶}由 TensorFlow 團隊設(shè)計。

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(fā)者說他們不知道怎么做。于是，我們推出了 TensorFlow 認證項目來解決這個問題?！?/span>

為了對接開發(fā)者和需求方，TensorFlow 不僅設(shè)置了認證考試，還搭建了一個認證網(wǎng)絡(luò)。這個網(wǎng)絡(luò)相當于一個人才庫，通過認證考試的開發(fā)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(fā)者還可以在簡歷、GitHub 以及社交媒體平臺（如領(lǐng)英）上展示他們獲得的證書。

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

對于想要參加認證考試的開發(fā)者，TensorFlow 提供了以下信息：

參加認證要滿足什么條件？

此一級考試認證主要測試的是開發(fā)者將機器學習集成至工具或應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、現(xiàn)實世界中真實的數(shù)據(jù)集以及最優(yōu)策略去建立 TensorFlow 模型。

為了充分應(yīng)對考試，應(yīng)試者應(yīng)該了解下列知識點：

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(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去開發(fā)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)增強及 Dropout 機制；
基于 TensorFLow 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決自然語言處理的相關(guān)問題。

這項認證對我有什么好處？

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(qū)的承認：得到全球 TensorFlow 社區(qū)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，你可以成為頂級科技企業(yè)入門級 TensorFlow 開發(fā)者職位的候選人。
尋找人才：通過認證網(wǎng)絡(luò)，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，在下載并注冊考試插件后開始計時。如果沒能在 5 小時內(nèi)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(gòu)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，每一個都屬于不同的類別?？荚嚳偡?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(chǔ)、簡單模型
第二類：基于學習數(shù)據(jù)集的模型
第三類：采用真實圖像數(shù)據(jù)訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第四類：采用真實文本數(shù)據(jù)訓練 NLP 文本分類模型
第五類：采用真實數(shù)值數(shù)據(jù)訓練序列模型

深度學習最基礎(chǔ)的知識點其實并不多，全連接、卷積、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能解決大多數(shù)問題，剩下的是各種優(yōu)化與提升模塊。如果我們要在 5 小時內(nèi)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(gòu)、損失函數(shù)和最優(yōu)化器，再加上訓練過程等等。

因為同類模型大多數(shù)差別都體現(xiàn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理與分批過程，所以后面一大堆代碼都可以事先準備。例如訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以以 CIFAR-10 為例，搭建一個完整的圖像識別模型，并把數(shù)據(jù)接口做得更易于遷移。等到拿到真實數(shù)據(jù)后，只需要改數(shù)據(jù)接口，再測試幾組超參數(shù)就差不多了。

考試手冊并沒有說是 TF 1.X 還是 2.X，很多資深 TF Boy 還會使用 1.X 的靜態(tài)計算圖。不過估計考試會采用 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(nèi)也可以直接參與，但一些受美國制裁的國家和地區(qū)不能「直接」參加考試。整個考試的流程可以分為以下 6 個步驟：學習課程、注冊、預(yù)備環(huán)境、參與考試、收到證書、展示證書。