Я прошел специализацию « по глубокому обучению. Освойте глубокое обучение и освоите искусственный интеллект » на Coursera.

Он состоит из пяти высоко оцененных курсов. Трое получили 4,9 звезды из пяти, а остальные двое получили 4,8 звезды из пяти. Стоимость всех пяти классов составляет 50 долларов, что составляет около 10 долларов за урок.

Если вы выберете специализацию по глубокому обучению, вы не станете «специалистом по данным», но сможете начать с правильного пути.

Пять курсов посвящены различным аспектам глубокого обучения и состоят из комбинации видеороликов, за которыми следуют один набор из нескольких вариантов и один или два реалистичных проекта. В итоговую оценку засчитываются только тесты и последний проект, и у учащегося есть три попытки отправки для каждого задания. Не волнуйтесь, если у вас закончатся попытки, потому что каждые 24 часа их количество возвращается к трем. Мне никогда не приходилось ждать целый день, чтобы пройти оцениваемое задание (проходной балл составляет 80%), но однажды мне пришлось это сделать, чтобы иметь возможность максимально увеличить свой балл до 100%.

Почему бы нам всем время от времени не пробовать что-то новое? Из-за боязни неудачи. Надеюсь, это поможет вам узнать, о чем я беспокоился.

Сначала я подумал, смогу ли я завершить проекты. Теперь я знаю, что инструкции очень пошаговые и полные, так что это было совершенно необоснованно. Кроме того, когда я застревал, я мог попросить о помощи на форумах: по моему опыту, они полны дружелюбных и знающих людей, и я помню их как самую неожиданную часть моего пути к мастерству в глубоком обучении.

Во-вторых, нужна ли мне степень доктора философии? в математике, чтобы понять, как работают нейронные сети? Даже не близко. Любой сможет пройти несколько лет обучения математике в старшей школе. Если вы хотите понять все мельчайшие детали задействованных техник, вам нужно будет немного знать математический анализ, но это не является обязательным требованием для того, чтобы стать практиком.

Наконец, это может не относиться особенно ко мне, но вы можете задаться вопросом, нужно ли студенту быть фантастическим программистом, чтобы следовать за ним. Я инженер-программист, поэтому мне сложно сказать объективно. Тем не менее, неофициальные данные, полученные на различных форумах, показывают, что одного года игры с Python достаточно. Судя по интуиции, это кажется правильным.

Как насчет сроков: сколько времени мне потребовалось, чтобы закончить все занятия?
Официально первый курс «Нейронные сети и глубокое обучение» объявлен как требующий четырех недель для завершения. Второй курс «Улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация n» должен был занять у меня три недели. Ожидается, что третий курс «Структурирование проектов машинного обучения» займет две недели. Четвертый курс «Сверточные нейронные сети» должен был занять у меня четыре недели. Наконец, ожидается, что пятый курс «Модели последовательности» потребует трех недель работы.

Итак, для завершения всех пяти уроков требуется 16 недель? По моему опыту, шести недель достаточно. Ваше время может варьироваться в зависимости от различных факторов.
Первые несколько курсов более простые, и на их прохождение у меня уходило около двух дней в каждую неделю, включая упражнения со всеми проектами, так что я закончил первые семь недель примерно за 14 дней.
Начиная с третьего курса, мне потребовалось как минимум три дня, чтобы выполнить рабочую неделю, включая все упражнения и проекты. В целом, на последние девять недель у меня ушло около 27 дней.

На самом деле для того, чтобы пройти все пять курсов, у решительного человека (я была очень целеустремленна) требуется как минимум шесть недель. Но не расстраивайтесь, если вам кажется, что это может занять больше времени. Пока вы изучаете что-то новое, вы на правильном пути, чтобы добраться до финиша. Как я добрался до конца? Думаю, это потому, что после того, как я начал, я продолжал заниматься этим каждый день. Думайте об этом как о марафоне, а не о спринте.

Помните, что нормально чувствовать себя подавленным в начале долгого и сложного проекта. Со мной такое случается постоянно. Чтобы преодолеть разочарование из-за проблемы, я могу сделать приличный перерыв или даже заявить, что на этот день «все готово». Обычно на следующее утро то, что казалось невозможным, выглядит по крайней мере доступным. Наконец, не забывайте, что вы можете обратиться за помощью на форумах, когда действительно застряли.

Лучшая часть этих курсов заключается в том, что Эндрю сначала объясняет вещи, предоставляя «интуицию» в отношении идей, которые он преподает. Затем он всегда следует этой первоначальной интуиции, приводя более убедительные примеры, направляя студентов через реальные проекты. Несомненно, он знает Deep Learning наизнанку.

Что теперь? Я чувствую, что нахожусь на первых этапах становления специалистом по данным, поэтому сейчас я пытаюсь получить больше практического опыта, посещая классы fast.ai. Как только я закончу с ними, я дам вам больше информации.

Удачи в пути к глубокому обучению!