Мой путь к тому, как я получил сертификат разработчика Google TensorFlow (и как вы тоже можете это сделать, а также куда идти после этого)

Я помню, как думал перед началом лета, чего я должен достичь, и решил использовать свой перерыв в 2 с половиной месяца, чтобы получить сертификат разработчика TensorFlow. Меня зовут Претам, я восьмиклассник, люблю глубокое обучение и недавно получил сертификат разработчика TensorFlow. В этой статье я расскажу вам о своем путешествии и о том, как вы также можете получить сертификат разработчика TensorFlow.

Содержание:

• Мое путешествие
• Что такое TensorFlow?
• Зачем получать сертификат разработчика TensorFlow
• Что такое сертификация разработчика TensorFlow?
• Предпосылки
• Используемые материалы
• Как я готовился к экзамену
• Необходимые навыки
• Экзамен
• Общие советы
• Куда идти после
• Спасибо за чтение!

Мое путешествие

Помню, когда я впервые услышал о разработках в области искусственного интеллекта, я был очень впечатлен и задавался вопросом, как я могу присоединиться к ним. Во многих видеороликах объяснялись различия между машинным обучением и глубоким обучением. Я решил, что пропущу машинное обучение и сразу займусь глубоким обучением. Чтобы узнать о глубоком обучении, мне пришлось выбрать библиотеку Python. Две популярные библиотеки, с которыми я столкнулся, были TensorFlow и PyTorch. Я выбрал TensorFlow из-за количества сообщений в StackOverflow, а также из-за сертификации, к которой я стремился бы.

Выбрав TensorFlow, я начал искать курсы и остановился на курсе Zero-To-Mastery TensorFlow от Дэниела Бурка (мы более подробно рассмотрим этот курс позже в разделе материалов). Я сразу же начал курс, и мне понравился стиль преподавания, а также теория машинного обучения и глубокого обучения. Курс занял у меня около 2 месяцев, но если вы искренне постараетесь, вы сможете закончить быстрее. После окончания курса я провел две недели, готовясь к экзамену, а затем, наконец, сдав и сдав его. Я буквально прожил один день, прежде чем моя школа снова начала работать!

Теперь, когда вы услышали о моем путешествии, теперь вы можете прочитать и о том, как пройти сертификацию Google!

Что такое ТензорФлоу?

TensorFlow — это фреймворк глубокого обучения, созданный Google и используемый для разработки моделей. TensorFlow — одна из наиболее часто используемых сред глубокого обучения, созданная и поддерживаемая Google.

TensorFlow может быть написан на Python, JavaScript, C++ и Java. Самый популярный способ запуска TensorFlow — на Python, по которому также сдается экзамен. Однако когда вы выполняете код TensorFlow в Python, API фактически не использует Python. Вместо этого он использует C++ для запуска функций, которые вы запросили у API.

Зачем получать сертификат разработчика TensorFlow?

Я решил пройти сертификацию, потому что был заинтригован областью ИИ, а также хотел чего-то добиться во время летних каникул.

Почему вы можете захотеть пройти сертификацию:

1. Изучите TensorFlow и узнайте, как создавать модели глубокого обучения.
2. Выделитесь из толпы
3. Продемонстрируйте навыки своему нынешнему/будущему работодателю

Что входит в сертификацию разработчика TensorFlow?

Сертификация направлена ​​на проверку вашей способности использовать TensorFlow с API Python. На экзамене вы создадите ряд моделей глубокого обучения.

• Регрессия
• Классификация
• Компьютерное зрение (изображения)
• Обработка естественного языка (текст)
• Прогнозирование временных рядов (прогнозирование будущего с использованием прошлых данных)

Некоторые предварительные условия перед прохождением любых курсов перечислены здесь:

1. Базовые знания Python
2. Математика средней школы
3. Деньги: я потратил около 250 долларов.
4. Стремление к обучению

В своем путешествии я в основном использовал 2 материала для изучения TensorFlow и теории машинного обучения и глубокого обучения.

1. В качестве основного материала я использовал удивительный курс , созданный Дэниелом Бурком. Этот курс был красиво сделан и объяснен элегантно. Курс немного длинный, и ближе к концу каждого раздела курса я перестал писать код после изучения основ, потому что он повторялся.
2. Вторым материалом, который я использовал, была книга Орельена Жерона. Эта книга охватывает все, что вам нужно знать, а также еще больше информации. В этой книге рассматриваются сложные темы, которые могут быть не так удобны для начинающих, как вам хотелось бы.

1. Если у вас есть подписка на Coursera, этот курс Лоуренса Морони, безусловно, лучший вариант. Лоуренс Морони даже возглавляет отдел искусственного интеллекта в Google!
2. Чтобы изучить теорию глубокого обучения, 3Blue1Brown бесплатно выпустили на YouTube отличный сериал , в котором рассказывается обо всем, что вам нужно знать!

После прохождения курса Zero-To-Mastery Дэниела Бурка я начал готовиться к экзамену. Я подготовился к экзамену, найдя наборы данных на Kaggle , а затем смоделировав их.

Не забудьте убедиться, что вы знаете все, что содержится в Справочнике по сертификации , предоставленном Google. Чтобы убедиться, что я все понял в руководстве, я создал блокнот Google Colab Jupyter и закодировал все.

Необходимые навыки

Краткое изложение того, что вам нужно понять, чтобы сдать экзамен.

• До некоторой степени понимать теорию глубокого обучения
• Уметь использовать Tensorflow 2 с API Python.
• Данные предварительной обработки (наборы данных Tensorflow, CSV, JSON, данные изображений, данные временных рядов и т. д.)
• Используйте последовательные модели
• Понимание функций потерь и оптимизаторов
• Поймите, как предотвратить переоснащение и недообучение
• Уметь исправлять ошибки (в основном ошибки формы)
• Используйте обратные вызовы
• Используйте сверточные нейронные сети
• Использовать ImageDataGenerator
• Добавить увеличение данных
• Модели НЛП
• Понимание и использование вложений Word
• Используйте слои RNN, GRU и LSTM.
• Подготовьте данные временного ряда
• Используйте RNN и CNN
• Настроить LR (использовать обратный вызов)

После того, как вы сделаете все вышеперечисленное, наступит время сдать настоящий экзамен!

Что нужно знать об экзамене:

1. Каждая попытка сдать экзамен стоит 100 долларов США.
2. Экзамен проходит в среде PyCharm, поэтому будьте готовы использовать PyCharm.
3. Ограничение по времени – 5 часов. Хотя, вероятно, это не займет 5 часов, если у вас есть доступ к графическому процессору, было бы здорово выделить около 5 часов на сдачу экзамена.
4. Экзамен не такой сложный, как вы думаете. Если вы выучите все правильно и по-настоящему поймете глубокое обучение с TensorFlow, вы блестяще сдадите экзамен.
5. Чтобы сдать экзамен, вам нужно набрать 90%, то есть около 23/25 или выше.

Общие советы

• Понимайте документацию и всегда ее читайте!!! Не забывайте читать документацию большей части кода, который вы используете.
• Позвольте вашей модели сойтись на данных (не ограничивайте количество эпох небольшим количеством, вместо этого позвольте обратным вызовам выполнять свою работу)
• Используйте обратные вызовы, я использовал ModelCheckpoint, EarlyStopping и ReduceLRonPlateau.
• Для данных изображения всегда используйте увеличение данных, это предотвратит переоснащение.
• Продолжайте усложнять модель, если она не соответствует данным.
• Понять, как настраивать параметры (добавлять отсев, изменять уровень сложности и т. д.)

После завершения экзамена:

Вы будете уведомлены, пройдете вы или нет. После этого вы получите удостоверение, подтверждающее, что вы сдали экзамен. Вот мой . Хотя я не могу много рассказать вам о том, что происходит во время экзамена, вы, вероятно, узнаете, сдали ли вы его или нет, до того, как получите электронное письмо.

Что делать после:

После сдачи экзамена у вас будут знания для создания всевозможных моделей, так почему бы не применить их? В моей средней школе у ​​нас есть проект Capstone, и я планирую использовать свои знания TensorFlow для создания мини-самоуправляемого автомобиля.

Еще одна вещь, которую я уже сделал, — это изучил другую известную среду глубокого обучения под названием PyTorch. Другая идея — начать глубже погружаться в область глубокого обучения. Вы можете сделать это, изучая новые темы, такие как GAN, автоэнкодеры и т. д. Или вы можете начать изучать более сложные архитектуры, такие как Transformers.

Спасибо за чтение!

Надеюсь, эта статья хоть как-то вам помогла. Большое спасибо за чтение!