本記事のテーマ
約１か月の勉強でTensorFlow Developer Certificateを取得した著者が実際にやったことを紹介します。
やったことはズバリ以下の４つです。
実際にはこれら全部をやる必要はなく、Courseraのコースを問題なく理解できる人であれば、このコースだけやれば超短期間で合格できると思います。
前提
私の場合は１か月ほどで取得できましたが、学習に使える時間やこれまでの知識経験、英語力などで時間は長くも短くもなるかと思います。
参考までに私のバックグラウンドを記します。
- プログラマー歴約２０年
- Python歴は数か月
- ディープラーニング使用経験なし
- 英語はそこそこ読める、聞き取れる（TOEICでは900点以上）
- 学習時間は平日1から2時間、休日は6時間程度
実際にやったこと
１．Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース（Udemy）
Pythonの復習と機械学習の基礎を学ぶのに使いました。
機械学習の経験がある人であれば不要です。
２．【4日で体験！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座（Udemy）
TensorFlowをとりあえず体験してみるのに最適です。下の２つと違って日本語ですので楽です。
難点は、重要ポイントの畳み込みやプーリングの説明がわかりにくい点です。
３．TensorFlow Developer Certificate in 2021: Zero to Mastery（Udemy）
個人的には非常におすすめですが、全部英語であることと、かなり長いことが難点です。
講義の中で何度も実験を繰り返しますので、ハイパーパラメータの意味がわかってきます。
私は全部終わらせないで試験には合格しましたので、必要そうなところをやるだけで十分です。
４．DeepLearning.AI テンソルフロー開発者 プロフェッショナル認定（Coursera）
公式サイトで推薦されているコースですが、ほかの方のブログでも言及されているように、このコースだけで合格できると思います。
ただ非常にコンパクトに解説されていますので、理解が難しいところもあると思います。
そのあたりは私はUdemyのコースで補いました。
試験環境の準備
試験環境の構築手順もすべて英語ですが、平易な英語ですので、ゆっくり読んでいけば大体の人は大丈夫かと思います。
私はGPUの設定でてこずり、２時間以上かかってしまいましたが。
学習データは大きくないのでGPUはなくても全然大丈夫ですが、私は余計なストレスを感じたくなかったので、GPUを使えるように設定しました。
モデルの学習にはほとんど時間がかかりませんでしたので、GPUを使える人はぜひ設定をしておいたほうが、試験だけでなく今後も有用ではないかと思います。
受験
これまでに学習したJypiterNotebookはいつでも開けるようにして試験に臨みました。初めのうちは緊張しましたが、結構あっさり終わってしまった感じです。落ちたくなかったので何度も見直ししましたが、それでも時間は半分残して2時間30分で終了しました。
結論
英語に抵抗がなく、Courseraのコースを理解できれば、必ず合格できる試験だと思います。皆さんも是非挑戦してみてください！
