Tensorflow Certification?
Tensorflow Certification은 딥러닝 및 머신러닝(ML) 문제를 해결할 수 있는 능력을 입증할 수 있는 자격증이다.
합격후 이력서, GitHub, 소셜 미디어 플랫폼(Linkedln 등)에 인증서와 배지를 표시할 수도 있다.
응시료 : 100$
인증서 유효기간 : 3년
시험시간 : 5시간
시험환경 : PyCharm IDE (시험을 볼 때 플러그인을 설치해야 하기 때문에 필수, 그러나 추가로 타 환경 사용 가능)
신분증 : 여권, 면허증, 민증 .. ETC
목표 : TensorFlow 2.x를 통해 모델을 빌드하여 문제를 해결할 수 있는지 테스트
시험준비
Coursera의 DeepLearning.AI Tensroflow Developers professional-certificates 강의를 수강하면서 공부했다.
시험공부를 하고난 뒤 [텐서플로우 개발자 자격증 정보 시험 환경 셋팅] 영상을 참고하여 시험환경을 셋팅했다.
시험과정
문제는 총 5문제이다.
Coursera의 각 강의내용을 주제로 1~2문제가 출제되었다.
시험 시작 후 오른쪽에 있는 Assistant 버튼을 누르면 각 문제에 Submit and Test model 버튼을 찾을 수 있다.
시험방식 또한 Coursera의 과제방식과 유사한데, 5개 문제별로 기본 코드가 주어지고 작성하라는 곳에 코드를 작성하면 된다.
시험난이도
앞서 코세라의 강의를 수강하고 과제를 수행할 수 있었다면... 충분하다
TF의 재응시 정책
시험에 불합격할 경우 재응시 정책이 존재한다.
- 1회 불합격 - 14일 이후 재응시
- 2회 불합격 - 2개월 이후 재응시
- 3회 불합격 - 1년 이후 재응시
다음과 같이 불합격시 일정기간 이후에 재응시가 가능하므로, 가능하면 한번에 합격하길 바란다..!
학습방법
코드를 작성해볼 일이 얼마 없었기 때문에 Coursera강의를 수강하면서 코드에 많이 익숙해지려고 노력했다.
쉽다고는 하지만 난이도를 예측하기 어려웠기 때문에 처음 보는 코드다 하면 내것으로 만들고자 공부했다.
시험후기
결제 이후 시험을 시작하기 앞서 신분증을 앞뒤로 촬영한 사진과, 웹캠으로 본인 사진을 찍는 과정이 있었다.
해당 과정 이후 곧바로 인증이 되지않고 조금 기다려야 활성화 되었다.
바로 시작할수 없다고 당황하지 말고 기다려보자!
시험중에 어려웠던 점은, 모델을 새로 수정하고 수정결과를 확인하기 위해 새롭게 돌리는 과정이 오래걸렸었다.
이 과정을 여러번 하다보니 PyCharm에서 모델한개, Colab에서 모델한개씩 돌리면서 테스트했다.
채점 기준은 제출된 h5파일 기준으로 하기 때문에 Colab에서 모델을 학습시킨 후 mymodel.h5만 교체해서 채점 받으면 된다.
Colab뿐 아니라 자신이 편한 환경에서 모델을 작성하고 h5파일만 교체해주면 된다.
BootCamp 내에서 먼저 시험을 응시하신 분들의 많은 팁들을 들을 수 있어서 편하게 시험을 응시할 수 있었다. 압도적감사..
시험이 시작되고 각 모델을 작성하면서 자잘한 오류들이 있었는데,,
모델을 아무리 교체해도 점수가 나오지 않는다면 모델을 변경해서 다시 돌리는 것도 좋지만
문제를 다시 읽고 전처리 과정에 실수가 없었는지 다시한번 확인해보길 바란다.. (여기서 많은 시간이 소요됐다ㅜㅜ)
시험에 합격을 하게 되면 5분 이내로 메일이 한통 날라온다.
합격을 축하한다는 내용과 Tensorflow Certificate Network에 가입을 원하면 저 form을 작성하여 등록을 하라는 내용이다.
해당 폼을 작성하면 2주 이내로 작성한 프로필이 짠- 하고 등록된다.
Certificate는 합격 메일 이후 4일 뒤에 받을 수 있었다.
더욱 전문적이고 고도화된 TensorFlow 실무자를 위한 인증 프로그램을 추가할 예정이라고 하니
해당 자격증의 더 상위 레벨의 자격증이 생길 것 같다! 다음 단계의 자격증이 생긴다면 도전하고 싶다.
ㄷㄱㄷㄱ....
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