TensorFlow開発者認定を取得した方法（およびその取得方法）

5月の初めに、TensorFlow開発者証明書を取得することにしました。このために、スキルを向上させるトレーニングプログラムを開発し、2日前（6月3日）に認定試験のタスクを完了しました。私は試験に合格したことがわかりました。



私がそれをどのようにしたか、そしてあなたが同じようにどのようにしたかを教えてください



待つ。 TensorFlowとは何ですか？



TensorFlowはオープンソースの数値システムであり、データを前処理してモデル化し（通常はディープラーニングによってデータをパターン化し）、ソリューションを全世界に展開できます。



GoogleはTensorFlowを使用して、すべての機械学習サービスをサポートしています。おそらく、これを読んでいるデバイスは、以前に何らかの形でTensorFlowを使用したことがあります。



通常、非常に理解しやすいPython（これは試験に必要なものです）またはJavaScript（tensorflow.js）でTensorFlowを使用してコードを記述し、Cで記述されたいくつかの基本的な関数を実行します。これらの関数は、前述のコマンドを実行します（多くの数値計算を実行します） 。



これでTensorFlowとは何かがわかりましたが、TensorFlow開発者認定とは何ですか？そして、なぜあなたはそれに興味があるのでしょうか？

TensorFlow開発者認定とは何ですか？

ご想像のとおり、TensorFlow開発者認定は、TensorFlowを使用する能力を実証する方法です。



特に、回帰分析、コンピュータービジョン（画像のパターンを見つける）、自然言語処理（テキストのパターンを見つける）、時系列予測（将来の予測）など、さまざまなタスクのディープラーニングモデルを構築するときにTensorFlow（Pythonバージョン）を使用する能力過去のイベントの数に基づく傾向）。

TensorFlow開発者証明書が必要なのはなぜですか？

一番の理由は楽しかったです。仕事で少しチャレンジして、買った新しい本を読む口実を見つけたくなりました（詳しくは後で説明します）。



しかし、さらに2つの理由があります。

1. , , .
2. .

将来の雇用主について言えば、Hacker NewsのWho's Hiringページ（ソフトウェア開発者の毎月の求人を一覧表示するページ）のデータに基づくと、TensorFlowは他のディープラーニングフレームワークよりも進んでいるようです。







Hacker NewsのWho's Hiringページのさまざまな出版物で言及されている頻度に基づく、さまざまなディープラーニングフレームワークの比較。注：TensorFlow 2.x以降、Kerasは基本的にTensorFlowの一部です。注2：現在の世界的な状況により、ソフトウェア開発者の全体的な採用率は低下しています。



有給証明書は就職の保証ではないことを明確にしたいと思います。ただし、スキルが変更されるオンライン学習の世界では、これはあなたが何ができるかを示すもう1つの方法です。



これは、あなたが取り組んできた個人的なプロジェクトの既存のリストへの素晴らしい追加だと思います-コースは基本的な知識を形成し、プロジェクトは具体的な知識を形成します。



では、これはどのように行われるのでしょうか？

試験の準備方法

興味があると思ったとき、認定プログラムのウェブサイトにアクセスし、TensorFlow Developer認定ガイドを読みました。



これら2つのリソースから、カリキュラムを作成しました。

カリキュラムは、試験に合格するために必要なスキルを開発するために私が学んだことを反映しています

試験の準備を始める前に、TensorFlowを使用していくつかのプロジェクトを構築する実践的な経験があったことに注意してください。



経験豊富なTensorFlowまたはディープラーニングの実践者は、次のトレーニングプログラムを私と同じペース（合計3週間）で完了する可能性があります（おそらくより速く）。



初心者は必要なだけ時間を費やすことができます。価値のあるスキルを習得するには時間がかかります。



各リソースのタイミング、コスト（米ドル）、およびユーティリティレベル（試験に合格）をリストしました。タイミングは私の経験に基づいています。



自分でカリキュラムを作成したい場合は、以下のチェックリストのようなものをお勧めします。



注：アフィリエイトリンクは有料リソースに使用されました。これでリソースの価格が変わることはありませんが、資料の1つにアクセスできる場合は、その一部を受け取ります。このお金を使って資料を作成します。

1. TensorFlow開発者認定ハンドブック

時間： 1時間。

費用：無料。

ユーティリティレベル：必須。



このリソースが最初のストップになるはずです。試験で扱われるトピックについて説明します。それを読んでから、もう一度読んでください。



TensorFlowと機械学習に慣れていない場合、おそらくそれを読んで、あらゆる種類の事柄に怯えます。心配しないでください。以下のリソースは、それらに慣れるのに役立ちます。

2. TensorFlow Coursera

時間： 3週間（上級ユーザー）から3か月（初心者）。



費用： 7日間の無料試用の後、月額59ドルで、財政的支援を要求できます。 Courseraにアクセスできない場合は、YouTubeで同等の無料バージョンをご覧ください。



ユーティリティレベル： 10/10。



これは、試験に最も関連のあるリソースです（そして一般的にTensorFlowを使い始めます）。注意深いリスナーはTensorFlow認定ガイドに気づき、この専門分野の輪郭はほぼ同じです。



彼はLawrence MoroniとAndrew Ng、2つのTensorFlowタイタンと機械学習によって教えられており、試験の準備に1つのリソースのみを選択する必要がある場合、これはこのコースになります。



私は短いビデオ形式に本当に感謝し、できるだけ早く実用的な例に焦点を合わせました。各セクションの終わりにある多数のコードファイルは、生徒が学習するのに非常に役立ちます。



プログラミング演習のヒント：コードの空白を埋めるだけでなく、すべてを自分で記述してください。

3. Scikit-Learn、Keras、TensorFlow 2nd Editionを使用した実践的な機械学習。

時間： 3週間（カバーツーカバー、演習なし）〜3か月（カバーツーカバー、演習を行う）。



費用：価格はAmazonによって異なりますが、紙のバージョンを55ドルで購入しました。すべてのコードはGitHubで無料で表示できます。



有用性： 7/10（一部の章が試験固有ではないため）。



この本は700ページを超え、コンピュータ学習のほぼすべての側面をカバーしているため、試験以外のトピックも含まれています。しかし、試験に合格するだけでなく、機械学習の将来の学習のための確固たる基盤を築くことに興味がある人は必読です。



機械学習を初めて使用する場合は、この本を読むのは（旅の始めに）難しいでしょう。繰り返しますが、心配する必要はありません。急いで行く場所がなく、有用なスキルを習得するには時間がかかります。



このように言いましょう。本の品質についてのアイデアを知りたい場合は、機械学習エンジニアとして働くために運転していた朝の最初の版を読みました。そして、私が本で読んだことは、就業中に最も頻繁に役立ったと言えるでしょう。



第2版​​も同じですが、最新のツールとテクニック、つまり試験のベースとなっているTensorFlow 2.xをカバーするように更新されている点が異なります。



試験に関連する章のみが必要な場合は、以下をお読みください。

• 第10章：Kerasによる人工ニューラルネットワークの概要
• 第11章：ディープニューラルネットワークのトレーニング
• 第12章：カスタムモデルとTensorFlowトレーニング
• 第13章：TensorFlowによるデータの読み込みと前処理
• 第14章：畳み込みニューラルネットワークを使用したディープコンピュータービジョン
• 第15章：リカレントおよび畳み込みニューラルネットワークを使用したシーケンス処理
• 第16章：リカレントニューラルネットワークを使用した自然言語テキスト処理と注意

しかし、真面目な学生の場合は、本全体を読んで演習を行うことをお勧めします（すべてではないかもしれませんが、あなたの興味に最も合ったものです）。

4. MITからのディープラーニングの紹介

時間： 3時間（私は3つの講義しか見ていませんでした）から1日（各講義に1時間、そして復習に1時間）。



費用：無料。



ユーティリティレベル： 8/10。



世界クラスの大学からの世界クラスの深層学習コース。私はそれが無料であることを言及するのを忘れていませんか？



最初の3つの講義、ディープラーニング（概要）、畳み込みニューラルネットワーク（通常はコンピュータービジョンに使用）、リカレントニューラルネットワーク（通常はテキスト処理に使用）のセクションは、試験にとって最も重要です。



しかし、繰り返しになりますが、勤勉なリスナーがコース全体を完了することは有益です。



GitHubで提供されているラボとコード、特にTensorFlowの概要を確認してください。。繰り返しますが、私は自己コーディングの重要性を十分に説明することはできません。

5. PyCharmを使い始める

時間： 3時間（コンピュータの速度によって異なります）。



費用：無料。



ユーティリティレベル： 10/10（PyCharmを使用するために必要）。



試験はPyCharm（Python開発ツール）で行われます。私は試験前にPyCharmを使用したことがなかったので、試験を開始する前に少なくとも少しは慣れておくことをお勧めします。

PyCharmを理解するために、YouTubeで一連の紹介ビデオを視聴しましたが、非常に簡単でした。「それがこのボタンの機能です。」



しかし、主なテストは、TensorFlow 2.xが問題なく動作することと、ディープニューラルネットワークを妥当な時間内に操作できること（私のMacBook ProにはNvidia GPUがない）をチェックすることでした。



これらの側面をテストするために、次の2つのTensorFlowチュートリアルをローカルマシンにコピーしました。

1. TensorFlowによる画像分類
2. TensorFlowによるテキストの分類

しかし、後で見るように、試験を受け始めた直後に問題が発生しました。

さらに

Coursera / YouTubeのdeeplearning.aiからのビデオ -試験にはプログラミングタスクの実行が含まれます（Pythonコードを記述する必要があります）が、記述したコードの裏側で何が起こるかを知りたい場合（線形代数、数学的分析）、私は見ます可能な限りこれらのビデオ。たとえば、ミニパッケージの勾配降下法がわからない場合は、「deeplearning.aiミニバッチ勾配降下法」の



TensorFlowドキュメントを探します。TensorFlowプラクティショナーになる場合は、ドキュメントを読むことができる必要があります。何かが分からない場合は、コードを書いて自分でコメントしてください。



YouTubeでのTensorFlowによるプログラミング（プレイリスト） -YouTube動画でCourseraを使用したTensorFlow専門分野のほとんどは、同じ講師によって教えられています。

試験の準備方法

上記のリソースを武器に、Notionで計画を立てました。







NotionのTensorFlow開発者認定プログラム。何をする必要があるかを追跡するために、私はかんばんの方法論とさまざまなリソースとメモを使用しました。リンクをクリックすると、右上隅にある[複製]ボタンをクリックして独自のコピーを作成できます。



5月の毎朝、起きて、書いて、歩いて、「Practical Machine Learning」という本を1時間読んだ後、TensorFlowを実際に2〜3時間使って作業しました（最初に講義に参加してから、Google Colabですべてのコーディング演習を行いました）。各モジュールの最後で、対応するMITのディープラーニングの概要の講義を視聴しました。



たとえば、TensorFlowの実用的な専門分野のコンピュータービジョンのセクションを終えるとすぐに、MITの畳み込みニューラルネットワーク（コンピュータービジョンアルゴリズムの一種）に関する講義を見ました。



このトリプルアプローチは特に効果的であることが証明されています。



この本で研究された概念は、Coursera専門分野のコード例によって補強され、最終的にはMITのビデオ資料によって要約されました。



タイミングを知るために、5月11日に試験の準備を開始し、6月3日に合格しました。



私の観察（Notionで）と手書きのブックマークから、私は平均して1時間あたり20ページを勉強し、2〜3時間の勉強（気晴らしなし）で約1週間のコース内容を学習しました。



最後に、試験の数日前に、PyCharmをダウンロードして、調査したコードサンプルのいくつかがローカルマシンで動作することを確認しました。

詳細-試験中に行われること

それで、あなたは訓練を終えましたか？それで？



さて、2つの重要な要素から始めましょう。



試験費用： 100ドル（受験に失敗した後、再受験するまで2週間待つ必要があります。受験に失敗するたびに、待ち時間が長くなります）。



時間： 5時間。試験の初めに間違いがなければ、3時間で簡単に合格したと思います。ただし、制限時間が長くなると、コンピューターでディープラーニングモデルをトレーニングするのに十分な時間が与えられます（試験が始まる前にすべてが機能することを確認してください）。

試験はどのように手配されますか？

公平ではないので、ここではあまり明らかにしません。TensorFlow Developer Handbookを読むだけで、試験の主要なセクションが明確になります。



マニュアルに記載されている各テクノロジーを（上記のリソースを使用して）実践すると、準備が整います。

試験のニュアンス

モデルトレーニング -コンピューターでディープラーニングモデルをすぐに教えることができない場合（評価基準の一部はトレーニング済みモデルのプレゼンテーションです）、無料のクラウドGPUを使用してGoogle Colabでトレーニングし、試験に適したカタログに配置してダウンロードできます。 PyCharm経由で送信します。



My Broken Python Interpreter-試験準備資料では、試験に合格するにはPython 3.7が必要であることを強調しています。私が始めたとき、私はPython 3.7.3を持っていました。そして、何らかの理由で、TensorFlowが前日にPyCharmを使用してローカルマシンで実行されていたとしても、試験を開始すると（TensorFlow環境が自動的に作成されます）、すべてが壊れました。



つまり、TensorFlowコードを少なくとも1行実行するたびに、エラーが発生しました。

RuntimeError: dictionary changed size during iteration

現在のところ、これが試験がインストールしたTensorFlowのバージョン（2.0.0）なのか、それとも特定のバージョンのPython（3.7.3）なのかわかりません。



しかし、いくつかの呪いとの奥に激動の検索後はGitHub上の古い問題スレッド、私が来た全体で、私が使っていたのPython私のバージョンのソースコードを変更しなければならないもので、奇妙な修正（特にlincache.pyの48行目） 。

# Previous line 48 of lincache.py
for mod in sys.modules.values():
# Updated line 48 of linecache.py
for mod in list(sys.modules.values()): # added list()

注：これは試験期間中にのみ使用されたため、簡単な修正であり、長期的なメリットがあるかどうか、結果に影響があるかどうかはわかりません。



私の必死の検索中に、PyCharmで使用しているTensorFlowのバージョンを更新/再インストールすることも代替手段であると読みました（例：2.0.0-> 2.2.x）。試してみましたがうまくいきませんでしたが、PyCharmの初心者として、ユーザーとして何かが間違っていたことを認めます。



修正後、問題なく試験を終えることができました。

試験終了後の流れ

試験に合格すると、メール通知が送信されます。 「おめでとう、あなたは合格しました」または「残念ながら今回は合格しませんでした」以外のレビューはありません。



否定的な結果がなければ、試験中にかなり明確な指示が届きます-合格するかどうか（モデルを紹介するたびに、彼女はマークを取得します）。



合格したら、おめでとうございます！



メールのフォームに記入して、TensorFlow Certified Developer Networkに確実に追加されるようにしてください。



試験に合格し、確認メールのフォームに記入すると、数週間でGoogle Developers Certification Networkにアクセスできるようになります。







注：執筆の時点では、私はそこにいませんでした。1〜2週間かかります。



登録とは、経験豊富なTensorFlow開発者を探している誰もが、認定の種類、経験、地域に基づいてあなたを見つけることができることを意味します。



最後に、数週間以内に、正式な証明書とTensorFlow開発者バッジがメールで届きます（まだ私のものを受け取っていません）。作業したプロジェクトにそれらを追加することができます。

ご質問

コースを受講し、本を読んで自分で練習することはできますか？本当に証明書が必要ですか？



もちろんできます。結局のところ、認定で​​はなくスキルを目指す必要があります。証明書を持つことは良いことですが、必須ではありません。



証明書は必要ないと言う場合-なぜそれを受け取ったのですか？



私は挑戦して、それに取り組むために働きたいです。日付を指定すると（たとえば、「6月3日に試験に合格しました」）、勉強するしかありませんでした。



無料のリソースでこれを行うことはできますか？



できますよ。 TensorFlowのドキュメントを調べることで、必要なスキルをすべて習得できます。実際、何かを練習する必要があるときは、ドキュメント（コードの各行）から例をコピーし、各行の理解を練習してから、自分が見たものを繰り返してみます。



なぜPyTorchではないのですか？



PyTorchが大好きです。しかし、彼らは認定を提供していません。もしそうなら、私はおそらく（楽しみのために）合格したでしょう。さらに、両方のフレームワーク（PyTorchとTensorFlow）の経験豊富なユーザーは、最近の更新により2つのフレームワークが非常に類似していることに気付くでしょう。さらに、TensorFlowは企業の世界でも優れています（上記のグラフを参照）。



機械学習について何も知りません。どこから始めればよいですか？



記事を読む「初心者のための機械学習への5つのステップ。」



試験に合格し、Google Developers Certification Networkに登録しました。次に何をすればよいですか？



作成する時が来ました！学んだスキルを使用して、世界で見たいものを作成します。そして、あなたの作品を共有することを忘れないでください、誰がそれを見るかは決してわかりません。



何か言及しませんでしたか？コメントを残したり、メールで質問したりしてください。そして私が答えます。



PS、ビデオを見たい方は、この記事のビデオ版を作りました。









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