초보 데싸의 구글 공인 시험 TensorFlow Developer Certificate 합격 후기 / 런어데이 텐서플로우 자격증 취득 수강 후기

구글 공인 시험 TensorFlow Developer Certificate 합격 후기


구글에서는 구글에서 개발한 개발 툴과 관련된 다양한 자격증 시험을 제공하고 있다.


그 중 내가 응시한
TensorFlow는 구글에서 개발된 딥러닝 라이브러리이다.
구글에서 개발한 만큼 다양한 인공지능 기업, 연구소에서 TensorFlow를 이용하고 있다.

디자이너가 포토샵을 잘 다룬다고 디자인을 잘 하는 것은 아니지만
디자이너에게 포토샵은 필수인 것 처럼!

TensorFlow를 잘 한다고 딥러닝을 잘 하는 것은 아니다.

그래서 그런지 입문자들 수준의 문제가 나오기 때문에
인공지능 공부를 시작하고나서 바로 따려고 했던 자격증이다.

뭔가 디자인으로 따지자면
그래픽 운용기능사 같은 느낌이랄까?

아무튼 미루고 미루고 미루고서야
일년 후 지금에서야 시험을 봤다ㅎㅎ
(진짜 미룰 수 있을 때까지 미룬듯..)

그래도
시험은 시험인지라
준비하면서 은근(?) 스트레스도 받았던 솔직후기!

Tensorflow 자격증

- 따면 좋은 점

1. 이력서, 깃헙, 링크드인에 공식적으로 기입할 수 있도록 디지털 배지를 부여해준다.
(마치 인스타그램의 유명인 뱃지처럼)
2. 구글 개발자 커뮤니티에 프로필이 등재되기 때문에 전세계 사람들에게 현업 컨택이 온다.
3. 커뮤니티에서 좋은 네트워크 형성이 가능하다.


- 시험 방법

1. 응시료 : 100달러
2. 시험 시간 : 5시간
3. 유효기간 : 36개월
4. 준비물 : 여권, 영어로 된 운전면허증, 노트북 웹캠
5. 시험환경 : 인터넷, 개인노트북, pycharm IDE
6. 라이브러리 : TensorFlow2.0, Numpy 기타 등등

시험을 보려고 결제를 하려하는데
여권이 만료되었다.

해외도 안 가는데 여권만들러 가서 1주일 소요..ㅎ
나중에 알았는데 영어로 된 운전면허증도 가능하다해서 띠용쓰했다.

- 응시 제한

1. 첫번째 불합격시 재응시까지 14일이 지나야함.
2. 두번째 불합격시 재응시까지 2개월이 지나야함.
3. 세번째 불합격시 재응시까지 1년이 지나야함.


막 시험에서 떨어지는 것을 두려워하지는 않지만
요즘 환율이 미친듯이 올라서 100달러가 너무 아까워,.,,
한방에 붙어버리자는 생각을 들게 해주었다.


- 기본 지식 조건

TensorFlow2.x를 활용해서 신경망 모델 빌드 및 훈련, 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 원칙이해

1. TensorFlow2.x의 활용
2. TensorFlow2.x를 활용한 머신러닝 모델 빌드 및 컴파일 훈련
3. 데이터 전처리
4. 결과예측
5. 다양한 레이어를 이용한 순차적 모델 빌드
6. 바이너리 분류에 대한 모델 빌드
7. 멀티 클래스 분류에 대한 모델 빌드
8. 훈련된 모델의 플롯 손실 및 정확도
9. 확장 및 드롭아웃을 비롯한 전략 파악 및 오버피팅 예방
10. 전이학습
11. 사전 훈련된 모델에서 특성 추출
12. 모델에 대한 입력값이 올바른지 확인
13. 테스트 데이터와 신경망의 입력형태를 일치
14. 신경망의 출력 데이터를 테스트 데이터의 지정된 입력 형태와 일치
15. 대용량 데이터 로드
16. 콜백을 활용한 훈력 주기 마지막 트리거

등...

그래도 예측 모델을 만드는 거라서
아무리 입문자 코스라해도 딥러닝에 있어서 할 건 다 해야한다.

런어데이

일단 강의는 '런어데이'에서 결제해서 들었다.
나름 기본적인 딥러닝 지식은 알고 있어서 강의를 꼭 들어야할까 싶었는데
이것도 기출문제가있고, 푸는 유형과 노하우가 있기 때문에 강의에서 나름의 꿀팁을 들을 수 있었다.

실제로 현업 개발자들도 시험시간 5시간 다 쓰고도 떨어지는 일이 있다고한다.
(첫 시험에 통과하지 못한 사람이 58%라고 한다.)

내 생각에는..
런어데이 강의를 들어서 떨어졌다?
이건 자신의 능력 부족이 아니라 100퍼센트 노력 부족이다.

그냥 입 벌리고 있으면 멘토님이 떠먹여준다.ㅋㅋㅋ
거의 멱살잡고 끌고가서 강제 합격시키는 느낌이랄까?

합격을 못 할 수 없게 만드는,, 그런 강의..ㅎㅎ

강의 뿐만이 아니라 슬랙으로 1대1일 질문을 새벽에도 다 받아주시고
합격자들의 넘쳐나는 후기와 합격 코드..

막말로 파이썬, 인공지능 아예 모르는 사람도 합격할 수 있게 해준다.

시험 준비

런어데이에서 딥러닝 경험이 있는 사람은 1주일 안에 취득이 가능하다고 상세페이지에 써있다.
나는 강의 결제를 하고 약 1달만에 취득했다.

일단 강의는 필수적으로 들었다.
강의 한 개당 최대 10분이 넘지 않아서 지루하지 않게 들었다.

솔직히 아는 것들이 많아가지고
1.5배속으로 모든 강의를 호로록 들었더니 강의 듣는 것은 하루만에 끝!

이제 기출문제를 풀고
각 모델의 성능비교를 해야하는데

기출문제가 총 13개가 있고
멘토님은 각 문제별로 5개정도 모델을 만들어 성능 비교를 하라고 하셨다.
총 65개의 모델을 만들어야했다.ㅋㅋㅋㅋ

대충 하라는것만 하고 강의 내용, 합격자 후기 코드 복붙 해도 되지만
나는 첨부터 끝까지 모든 코드를 이해하고, 나 혼자서 칠 수 있어야
이 자격증이 의미있다고 생각했다.

그냥 호다닥 자격증만 따놓는 것이 아닌
내가 배우는게 있었으면 좋겠다는 생각이 들었다.

그래서 오래걸린 것도 있다.
내가 완벽히 안보고 칠 수 있을 때까지 공부해서 모델을 만들면,
모델 학습시간도 꽤 오래걸리고,
모델 저장 시간도 꽤 오래걸렸다.

매일 하지는 않았지만 주말 빼고 하루에 2~3시간 정도
2주 걸린 듯하다.

시험

- 1번 : Dense Layer를 이용한 기본 모델
5/5, 5/5, 5/5, 5/5, 5/5

- 2번 : 심층신경망을 이용한 이미지 모델
mnist 5/5, 5/5, 5/5, 5/5

- 3번 : ImageDataGenerator와 TFDS를 이용한 이미지 분류모델
rps 5/5, 5/5, 5/5, 5/5, 5/5
나도 그랬고 다른 후기들을 보니깐 rps의 경우에는 val_loss가 낮더라도 VGG를 사용하면 완벽한 5/5가 안뜨는 것같다.

- 4번 : 자연어처리(NLP)
sarcasm 5/5, 5/5, 5/5, 5/5
4번은 모델 준비를 할 때도 합격 val_loss가 안나와서 걱정을 했다.
에폭을 극단적으로 낮춘 모델을 넣었더니 무난히 넘어갔다.

- 5번 : 시퀀스와 시계열
HEPC 5/5, 5/5, 5/5, 5/5


5점중에 내가 만든 모델이 몇점인지 제출전 미리 테스트 할 수 있다.
멘토님이 최소 3번이상 테스트를 돌리고,
모두 5/5가 나오면 합격점이라고 하셨다.

나는 불안해서 4/5가 하나라도 나오면 모델을 다시 만들었다.
합격점은 90점인데, 점수 측정이 어떻게 되는지 알 수 없으니ㅠㅠ
무조건 5/5를 만들어야했다.

아마 저정도로 5/5가 계속 뜬걸 보면 100점으로 통과한 것이 아닐까 살짝 기대를..ㅎㅎ

합격

시험 결과는 시험이 끝나자마자 몇분내로 메일로 통보받는다.
2주내에 합격증이 날라오고, 구글 개발자 사이트에 프로필이 등재되는 명예(?)를 얻는다ㅋㅋ

앞으로..

이 강의를 들으면서
지금까지 약간 두루뭉술하게 잡혀있던 개념들이
정리되는 느낌이였다

딥러닝을 처음 공부할 때 이걸로 시작했으면
좀 더 탄탄하게 기반을 잡지 않았을까?라는 생각도 했다.

그래서 전에 두루뭉실하게 이해했던 강의들을
다시한번 들어보려고한다.

언제쯤 나는 전문가가 될 수 있을까..ㅎ