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【机器之心编译】

编辑：Panda

应用数学学生 Grady Matthias Oktavian，因新冠宅家期间，在从未接触过 Python 编程的情况下，仅用不到两个月时间就获得了谷歌 TensorFlow 开发者。本文旨在介绍他的这段非凡经历以及学习方法。

一、与 TensorFlow 的邂逅

Oktavian 是一位热爱学习的青年。新冠期间，他阅读了大量相关新闻和文章。一天，他读到一篇介绍研究者使用人工智能和网络根据 X 光片辨别普通肺炎和新冠肺炎的新系统的文章，引发了他对深度学习领域的好奇。

他的 TensorFlow 之旅始于与朋友交流 TensorFlow 和 Keras 的相关知识。在浏览相关文章后，他受到启发，决定挑战自己，学习 TensorFlow。尽管他之前没有学过 Python，但他决定迎难而上，因为他已经完成了精算学应用数学本科学业，具备扎实的数学基础。

二、TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个广泛应用于机器学习领域的开源框架。它支持从预处理到模型训练和部署的整个流程，为开发者提供端到端的解决方案。Oktavian 决定学习 TensorFlow，是因为他看到 TensorFlow 在许多领域都有广泛应用，包括Gmail的智能回复功能、的时间线排序方法以及WPS Office的光学字符识别等。

三、学习之旅

1. 第一个月：Python 学习

为了学习 TensorFlow，Oktavian 首先需要学习 Python。他通过 hackerrank 平台解决大量 Python 问题来快速掌握基础。他也观看了三个免费的 YouTube 视频教程，分别是 Python for Beginners、Python for Data Science Full Course 和 Data Analysis with Python。这些视频教程帮助他打下了坚实的基础。

2. 第二个月：TensorFlow 学习与认证考试

在第二个月，Oktavian 学习了 Coursera 上的 DeepLearning.AI TensorFlow 开发者专业认证课程。这门课程包括四门课程，涵盖了考试大纲的四个要点。他每天学习课程材料，并在课程结束后进行休息和复习。他还通过实践课程中的编程项目来探索课程提供的代码，并尝试调试网络的超参数以提高验证准确度。

为了通过考试，Oktavian 还阅读了《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》一书，并观看了 Coding Tensorflow 系列视频。这些资源帮助他全面理解了 TensorFlow 的知识。

四、参加考试

在完成所有课程后，Oktavian 花了四天时间复习课程并重新阅读手册。他参加了考试并成功获得了 TensorFlow 开发者。他在考试中使用的设备是一台 AMD 笔记本电脑，没有专用 GPU。他认为考试的主要挑战是时间管理和网络稳定性。考试结果出来后，他在两周内收到了官方颁发的数字。这个的有效期为三年。对他来说，这不仅是一个里程碑，也是他进入数据科学大门的起点。在接下来的时间里他会不断优化自己以适应未来的考试挑战和内容的变化同时也打算深化对数据科学的了解与研究更多的信息请查阅提供的链接/how-to-go-from-a-python-newbie-to-a-google-certified-tensorflow-developer-under-two-months-3d了解他的更多经历和学习方法吧！