TensorFlow Developer Certificateに合格しました。受験体験記を共有したいと思います。
合格するためにやったこと
DeepLearning.AI テンソルフロー開発者 プロフェッショナル認定 - Coursera
ローレンスさんとアンドリューさんの講座をやりました。
無料で動画の視聴ができ、登録しても7日以内に解約すれば無料でテストが受けれます。
https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice
4コースx4Weekありますが、集中してやれば1日で終わります。日本語字幕で動画の自動再生をオンにするのがオススメです。
内容を完全に理解する必要はありません。とにかく、最後まで視聴することが大事です。
試験中はコードを書くことは一切ありません。ローレンスのコードをコピペするだけです。
TensorFlow Certificateの受験方法
本人確認
TrueAbility で本人確認書類をアップロードします。健康保険証と顔写真だけでもいけました。
本人確認が終わると1万円で試験を購入できます。
PyCharmのインストール
sudo snap install pycharm-community --classic
TensorFlow Developer Certificateのプラグインもインストールします。
Code With Meプラグインは無効にします。(必要ならば)
環境構築は不要?
Ubuntu 21.04にデフォルトで入ってたPython3.9で試験行いましたが、
ローカルマシンでコードを修正したり実行することはないので環境構築は必要ないです。
試験開始前に
以下のURLを予め開いておきましょう
https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/main/C1/W1/assignment/C1_W1_Assignment_Solution.ipynb
https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/7c1f14e1dba61a789a808eb8b18a3e573bb3c603/C1/W2/assignment/C1_W2_Assignment_Solution.ipynb
https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/51c36523d292ecc144e85601e50a48f479e08725/C2/W4/ungraded_lab/C2_W4_Lab_1_multi_class_classifier.ipynb
https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/61b9455ec1a80014ba3be1219f2c6a53bc82e7a3/C3/W3/ungraded_labs/C3_W3_Lab_5_sarcasm_with_bi_LSTM.ipynb
https://github.com/https-deeplearning-ai/tensorflow-1-public/blob/main/C4/W4/ungraded_labs/C4_W4_Lab_1_LSTM.ipynb
https://colab.research.google.com/gist/GitHub30/3b855bcb6a61dd66dfb8ab070332a5ee/tensorflow-certificate-template.ipynb
試験中わからないことがあれば、落ち着いてググったりしましょう。不要なレイヤーがあれば削除しましょう。
Colaboratoryで試験する方法
Colabを開き、ランタイムをGPUに設定します。(必要ならば)
starter.pyのコードをすべて選択しコピーしColabのセルに貼り付けます。
Colabでコードを修正し、実行してモデルを.h5で保存ダウンロードします。
ダウンロードした.h5ファイルを該当のCategoryフォルダ内(e.g. Category1)に移動します。
Submit and Test modelをクリックします。1分たってもうまくいかないときはもう一度クリックします。
問題は全部で5問各5点(25点満点)あります。私は、24点でした。
YouTubeで13点で不合格の方がいらっしゃいましたが合格基準は不明です。
Colab ProならK80(無料版)よりも5倍速いP100が使えます。また、Colabを複数タブ開いて並列実行できます。
1000円課金するだけでtry-and-error沢山できてオススメです。
感想
ラスボスと裏ボスがいるので、落ち着いてGitHubからコピペ(Ctrl+C,Ctrl+V)をしましょう。BackSpaceキーを押すことはあるかもしれませんが、それ以外のキーは使用しませんでした。制限時間5時間ですが、1時間ほどでやめました。adam optimizerはいいぞ
参考
TensorFlow User Group Meetup #11 - Road to TF Developer Certificate
[Tensorflow2] tf.data.Datasetを使って時系列TimeSeriesデータを学習データに加工する