2022 年 TensorFlow 开发人员证书：从零到精通 ( TensorFlow Developer Certificate in 2022: Zero to Mastery )

刚刚发布了使用 TensorFlow 构建神经网络并通过 TensorFlow 开发人员证书考试的所有现代最佳实践！

加入拥有超过 900,000 名学生的实时在线社区和由 TensorFlow 认证专家教授的课程。本课程将带您从 TensorFlow 的绝对初学者，到创建最先进的深度学习神经网络并成为 Google 的 TensorFlow 认证网络的一部分。根据 2023 年的统计数据，

TensorFlow 专家的年收入高达204,000 美元，平均工资徘徊在148,000 美元左右。通过这个由 Google 官方认可的证书，您将加入不断发展的机器学习行业并成为收入最高的 TensorFlow 开发人员！如果您通过了考试，您还将成为 Google 的 TensorFlow 开发者网络的一员，招聘人员可以在这里找到您。

本课程的目标是教你所有必要的技能，让你通过考试并获得谷歌的 TensorFlow 认证，这样你就可以在简历、LinkedIn、Github 和其他社交媒体平台上展示它，真正让你站稳脚跟出去。

这是我们将教授的所有内容的完整课程分解（是的，它非常全面，但不要被吓倒，因为我们将从头开始教您所有内容！）：

本课程将非常注重实践和项目。您不仅会盯着我们的教学看，而且您实际上会开始试验、做练习，并构建机器学习模型和项目来模拟现实生活场景。最重要的是，我们将向您展示适合您的 TensorFlow 考试。最后，您将掌握开发大型科技公司遇到的现代深度学习解决方案所需的技能组合。

0 — TensorFlow 基础知识

• 张量简介（创建张量）
• 从张量中获取信息（张量属性）
• 操纵张量（张量运算）
• 张量和 NumPy
• 使用@tf.function（一种加速常规 Python 函数的方法）
• 将 GPU 与 TensorFlow 结合使用

1 — 使用 TensorFlow 进行神经网络回归

• 构建具有多层的 TensorFlow 顺序模型
• 准备用于机器学习模型的数据
• 了解构成深度学习模型的不同组件（损失函数、架构、优化函数）
• 了解如何诊断回归问题（预测数字）并为其构建神经网络

2 — 使用 TensorFlow 进行神经网络分类

• 了解如何诊断分类问题（预测某事物是一回事还是另一回事）
• 使用 TensorFlow 构建、编译和训练机器学习分类模型
• 构建和训练二元和多类分类模型
• 相互绘制建模性能指标
• 匹配输入（训练数据形状）和输出形状（预测数据目标）

3 — 使用 TensorFlow 的计算机视觉和卷积神经网络

• 使用 Conv2D 和池化层构建卷积神经网络
• 了解如何诊断不同类型的计算机视觉问题
• 学习如何构建计算机视觉神经网络
• 了解如何将真实世界的图像与计算机视觉模型结合使用

4 — 使用 TensorFlow 进行迁移学习第 1 部分：特征提取

• 了解如何使用预训练模型从您自己的数据中提取特征
• 了解如何将 TensorFlow Hub 用于预训练模型
• 了解如何使用 TensorBoard 比较几种不同模型的性能

5 — 使用 TensorFlow 进行迁移学习第 2 部分：微调

• 了解如何设置和运行多个机器学习实验
• 了解如何使用数据增强来增加训练数据的多样性
• 了解如何针对您自己的自定义问题微调预训练模型
• 了解如何在训练期间使用回调向模型添加功能

6 — 使用 TensorFlow 进行迁移学习第 3 部分：扩大规模（Food Vision mini）

• 了解如何扩展现有模型
• 了解如何通过找出最错误的预测来评估您的机器学习模型
• 仅使用 10% 的数据击败原始 Food101 论文

7 — 里程碑项目 1：食品愿景

• 结合您在前 6 个笔记本中学到的所有内容来构建 Food Vision：一个能够对 101 种不同食物进行分类的计算机视觉模型。我们的模型确实优于原始的 Food101 论文。

8 — TensorFlow 中的 NLP 基础知识

• 学会：
  • 预处理自然语言文本以用于神经网络
  • 使用 TensorFlow 创建词嵌入（文本的数字表示）
  • 使用以下方法构建能够进行二分类和多分类的神经网络：
    • RNN（循环神经网络）
    • LSTM（长短期记忆细胞）
    • GRU（门控循环单元）
    • 神经网络
• 了解如何评估您的 NLP 模型

9 — 里程碑项目 2：SkimLit

• 复制一个为 PubMed 200k 论文提供支持的模型，以对 PubMed 医学摘要中的不同序列进行分类（这可以帮助研究人员更快地阅读医学摘要）

10 — TensorFlow 中的时间序列基础知识

• 了解如何诊断时间序列问题（构建模型以根据跨时间的数据进行预测，例如预测 AAPL 明天的股价）
• 为时间序列神经网络准备数据（特征和标签）
• 理解和使用不同的时间序列评估方法
  • MAE——平均绝对误差
• 使用 TensorFlow 构建时间序列预测模型
  • RNN（循环神经网络）
  • CNN（卷积神经网络）

11 — 里程碑项目 3：（惊喜）

• 如果您已经读到这里，您可能对这门课程感兴趣。最后一个项目会很好..我们向你保证，所以在课程中见 ;)

TensorFlow 越来越受欢迎，越来越多的职位空缺出现在这一专业知识领域。事实上，TensorFlow 在就业市场上的增长速度已经超过了 PyTorch 等其他流行的 ML 工具。谷歌、Airbnb、优步、DeepMind、英特尔、IBM、Twitter 和许多其他公司目前都由 TensorFlow 提供支持。这些大型科技公司使用这项技术是有原因的，您会发现 TensorFlow 为开发人员提供的所有功能。

我们向您保证，这是有关通过 TensorFlow 开发人员证书以使您成为 TensorFlow 专家的最全面的在线课程。那为什么还要等？ 成为 Google 认证的开发人员，让自己脱颖而出并提升您的职业生涯。

课程内见！