Formation Deep Learning Udacity: Votre Guide de l'Apprentissage Profond

L'apprentissage profond ou deep learning, est une science assez compliquée qui nécessite beaucoup de pratique. C’est comme un sous-domaine de l'apprentissage automatique dans lequel une fonction d'intelligence artificielle imite le cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles utilisables dans la prise de décision. Le programme du Nano Diplôme Deep Learning Udacity vous fournit des connaissances approfondies et vous aide à devenir un expert dans ce domaine.

Aujourd’hui, nous allons nous focaliser sur ce cours Deep Learning Udacity, donc si vous êtes intéressé par les avantages que ce nano diplôme peut vous offrir, lisez cet article!

Nous allons partager avec vous toutes les informations nécessaires pour comprendre le fonctionnement du Nanodegree Deep Learning Udacity. Nous allons couvrir les sujets abordés dans le cours, fournir des informations sur les instructeurs, les compétences dont vous avez besoin pour suivre le cours et tous les avantages que les programmes Udacity Nanodegree ont à offrir. De plus, à la fin de cet article, je présenterai des programmes supplémentaires qui sont recommandés pour étudier le deep learning.

Alors, n’attendons pas plus, et entrons dans le vif du sujet.

Pourquoi Etudier L’apprentissage Profond? 

Comme je viens de l’expliquer, l'apprentissage en profondeur est une méthode d'apprentissage automatique. En gros, il enseigne aux ordinateurs comment effectuer des tâches que les humains feraient naturellement. L'apprentissage en profondeur a été mentionné pour la première fois en 1980, mais il n'était pas aussi utile à l'époque à cause du  manque d’outils informatiques et de données.

Si vous êtes débutant dans ce domaine et que vous n’avez pas d’expérience, il peut être difficile d’en comprendre le fonctionnement. Du coup, je vais essayer de clarifier ce sujet et expliquer comment fonctionne l'apprentissage automatique et comment le mettre en pratique.

Deep learning udacity: pourquoi étudier.En cherchant des informations sur l'apprentissage en profondeur, vous verrez qu’il est étroitement lié à l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ces technologies ont un impact direct sur notre vie quotidienne.

L'apprentissage en profondeur est utilisé dans plusieurs technologies, notamment:

  • Voitures autonomes. L'apprentissage profond leur permet de reconnaître les personnes qui traversent la rue, les panneaux de signalisation, etc. L'objectif principal étant d'apprendre à la technologie à fonctionner par elle-même et voir des choses comme les humains.
  • Commande vocale. Nous sommes presque tous habitués aux kit mains libres, téléviseurs, tablettes et téléphones à commande vocale. Mais très peu de gens savent que c’est l'apprentissage profond qui est derrière.
  • Divertissement. L'apprentissage profond est utilisé dans VEVO, Netflix, Amazon et d'autres plateformes. Par exemple, Netflix l’utilise pour offrir aux clients une expérience personnalisée en proposant divers films et émissions télé en se basant sur le contenu regardé précédemment.
  • Reconnaissance visuelle. Grâce à l'apprentissage profond, les machines sont capables de trier les images en différentes catégories comme les personnes, les visages, les bâtiments, etc. Elles sont même capables de proposer un tri en fonction d’un événement ou d’une date spécifique.
  • Santé. De nos jours, l'apprentissage profond est largement utilisé dans le domaine de la santé. Il aide à établir des diagnostics plus rapides et plus précis, et à prévoir des risques également, etc.

Ainsi, grâce à l'apprentissage profond, les ordinateurs peuvent effectuer différentes tâches, comme reconnaître des images, du son ou du texte, tout comme le font les êtres humains. Il existe même certains modèles d'apprentissage profond qui peuvent obtenir des résultats meilleurs que les humains, comme par exemple dans le domaine de la santé. C’est lié à sa précision que peu de gens peuvent atteindre.

De nos jours, l'apprentissage profond est utilisé dans plusieurs domaines (je n'en ai fourni que quelques exemples). Du coup, le fait d’étudier le programme deep learning Udacity peut vous ouvrir de nouvelles portes, et surtout de nouvelles opportunités de carrière. Les experts en apprentissage profond sont très demandés.

Désormais, vous avez une bonne idée de ce qu’est le deep learning, où il est utilisé et pourquoi il vaut la peine d'être étudié. Explorons maintenant le programme Udacity Deep Learning et apprenons-en plus à ce sujet.

Le Programme Nanodegree Deep Learning Udacity (S’inscrire ICI)

  • Temps Estimé: 4 mois (12 heures par semaine)
  • Prix: $1356 ($339 par mois)
  • Certificat: OUI
  • Niveau: Intermédiaire - Avanceé
  • S’inscrire ICI

En faisant une recherche sur Deep Learning Udacity, vous serez immédiatement orienté vers le Nanodegree Udacity. Il existe certes des cours ordinaires pour apprendre l’apprentissage profond sur cette plateforme, mais il est évident que le nanodegree convient mieux à ceux qui souhaitent acquérir des connaissances approfondies plutôt que des informations générales.

Udacity Deep Learning est recommandé à tous ceux qui veulent découvrir comment cette technologie est entrain de changer notre monde. Ce cours vous apprend à créer et appliquer vos propres réseaux neuronaux profonds à différentes tâches comme la génération et la classification d'images, le déploiement de modèles et la prédiction de séries chronologiques.

Il y a tellement de choses à dire concernant le programme Deep Learning Udacity, alors entrons dans le vif du sujet!.

Que Doit-on Savoir Avant de S’inscrire au Cours Deep Learning Udacity?

Avant de vous inscrire au cours ou au programme, il est essentiel de vérifier que vous disposez de l’expérience et des connaissances nécessaires. Sinon, vous serez confus.

Le programme Deep Learning Udacity est destiné aux gens qui souhaitent acquérir des connaissances en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en apprentissage profond (évidemment). Le programme nécessite une expérience avec Python, surtout avec NumPy et pandas.

La compréhension sera plus facile pour vous si vous avez des connaissances en apprentissage automatique. J'ai dit plus facile parce que cette expérience n'est pas requise, de toute façon, nous allons couvrir les bases dans ce programme. De plus, il est recommandé de vous familiariser avec le calcul et l’algèbre linéaire.

Deep learning udacity: savoir.

En gros, mis à part l'expérience en Python, les connaissances recommandées en apprentissage automatique, en calcul et algèbre linéaire, le nanodegree Deep Learning Udacity convient aux débutants.

Ainsi, si vous n'avez pas les compétences et connaissances requises, vous pouvez y remédier. Vous vous demandez certainement comment est-ce possible? Alors, vous pouvez vous préparer en vous inscrivant au cours sur la programmation IA avec le Nanodegree Python.

La programmation IA avec le Python a pour objectif de vous enseigner les bases de l'IA comme les outils de programmation Python, NumPy et PyTorch. De plus, il vous fournit les connaissances nécessaires en calcul et en algèbre linéaire, ainsi que les techniques clés des réseaux neuronaux. Vous pourrez terminer ce programme en 3 mois, ensuite, vous serez bien préparé pour le Nanodegree Udacity Deep Learning.

Maintenant que vous savez quelles connaissances et compétences sont requise pour s’inscrire à ce programme et commencer à étudier l'apprentissage profond, il est temps de nous approfondir sur le sujet.

Quels Cours Seront Couverts? 

Le programme Deep Learning Udacity comprend 5 cours proposant chacun plusieurs leçons qui couvrent différents sujets. Passons en revue chacun de ces cours pour en savoir plus sur ce que vous allez apprendre.

Deep learning udacity: cours couverts.

Cours 1: Réseaux Neuronaux

Le premier cours se focalise sur les bases des réseaux neuronaux. Vous apprendrez à implémenter la descente de gradient et la rétropropagation sur Python. De plus, vous apprendrez à utiliser la multiplication matricielle NumPy, des techniques qui peuvent aider à améliorer la formation des réseaux neuronaux ainsi qu'à éviter le surajustement des données d'entraînement et des pratiques qui aident à minimiser l'erreur d'un réseau.

De plus, vous apprendrez à définir et à former des réseaux neuronaux pour l'analyse des sentiments et à utiliser PyTorch. Ce cours comprend également un projet sur la construction de réseaux neuronaux depuis le départ pour prédire le nombre d'utilisateurs de vélos en libre-service à une date spécifique.

Cours 2: Réseaux Neuronaux Convolutifs

Le deuxième cours comprend 7 leçons, il vise à créer des réseaux convolutifs et de les utiliser pour classer des images en fonction de divers objets et motifs qui y apparaissent.

Au début, vous allez apprendre à rendre votre réseau neuronal plus rapide en utilisant les GPU d'Amazon. Ensuite, vous en apprendrez plus sur les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), CNN dans PyTorch, l'initialisation du poids pour arriver à une solution optimale plus rapidement, etc.

Dans ce cours, vous aurez également un projet intéressant qui vous permet de définir un réseau neuronal convolutif capable d'identifier les races de chiens mieux qu'un être humain. 

Cours 3: Réseaux Neuronaux Récurrents

Le troisième cours porte sur la construction de réseaux neuronaux récurrents (tout est dans le nom) et de réseaux neuronaux à long-court terme avec Pytorch. Le cours comprend 6 leçons:

  • Réseaux neuronaux récurrents.
  • Réseaux de mémoire à court-long terme.
  • Implémentation RNN & LSTM.
  • Hyperparamètres.
  • Incorporations et Word2vec.
  • Prédiction de sentiment RNN

Ce cours comprend également un projet qui vous demande de créer vos propres réseaux récurrents ainsi que des réseaux de mémoire à long court terme à l'aide de PyTorch, de générer de nouveaux textes, d’analyser des sentiments et d’utiliser des réseaux récurrents pour générer du texte.

Cours 4: Réseaux Antagonistes Génératifs 

Le cours numéro 4 parle de la mise en œuvre de réseaux antagonistes génératifs à convolution profonde (GAN), ces derniers aident à générer des images réalistes.

Deep learning udacity: gan.

Le cours comprend 4 leçons. La première se concentre sur les réseaux antagonistes génératifs et leur utilisation sur un ensemble de données simples. La seconde leçon vous apprend à utiliser le GAN pour créer des images en couleurs complexes de numéros de maison. Enfin, vous découvrirez la formulation CycleGan qui est capable d'apprendre à partir d'ensembles d'images non étiquetés.

Ce cours est très intéressant car votre projet principal sera de générer des visages qui ont l’air réalistes en appliquant les connaissances que vous avez acquises et en utilisant le GAN à convolution profonde composé d'une paire de réseaux neuronaux de différents niveaux qui entre en compétition pour obtenir le meilleur résultat. 

Course 5: Mettre à jour un Modèle

Dans le dernier cours, vous apprendrez comment utiliser Amazon SageMaker sur AWS pour déployer votre modèle d'analyse des sentiments PyTorch. L'objectif principal est de permettre à ce modèle d’effectuer une analyse des sentiments sur les critiques de films - positives ou négatives.

Le cours comprend 5 leçons:

  • Introduction au déploiement - l'utilisation du déploiement dans le cloud et les différentes méthodes de déploiement comme les sites Web, les applications, etc.
  • Déployez un modèle: apprendre à appliquer des algorithmes intégrés avec Amazon SageMaker.
  • Modèles personnalisés et hébergement Web - formation et déploiement de votre propre modèle PyTorch.
  • Surveillance de modèle: apprendre à interpréter les messages du rapport et surveiller le comportement de votre modèle.
  • Mise à jour d'un modèle - évaluer des indicateurs comme la distribution des données pour déterminer si une mise à jour du modèle est possible.

Comme vous pouvez le voir, il y a tellement de sujet à couvrir dans le cours Deep Learning Udacity, alors pourquoi ne pas commencer le cours dès maintenant?

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Quels sont les Avantages de suivre un Nanodegree Udacity? 

Maintenant que vous savez ce que vous allez apprendre, j'aimerais évoquer les avantages que vous aurez en choisissant le nano diplôme Udacity, qu'il s'agisse de deep learning, de machine learning ou de n’importe quel autre sujet.

Deep learning udacity: avantages.

Voici les avantages principaux:

  • Expérience pratique.
  • Accès à Knowledge - wiki d'Udacity.
  • Student Hub - pour communiquer avec vos camarades de classe.
  • Espaces de travail.
  • Des quiz notés automatiquement pour tester vos connaissances.
  • Création d’un plan d'étude personnalisé.
  • Suivi de vos progrès.

Il faut savoir d'abord que les nano diplômes Udacity fournissent une expérience pratique en vous permettant de travailler avec des projets pertinents pour vous aider à acquérir des compétences facilement applicables dans le terrain. Udacity dispose d'un réseau de plus de 900 examinateurs qui seront là pour orienter et vous donner des avis personnels afin de vous aider à obtenir de meilleurs résultats. De plus, Udacity possède une interface très simple, vous pourrez donc télécharger vos projets facilement.

En vous inscrivant à la formation deep learning Udacity, vous aurez accès à Knowledge où vous trouverez des réponses à vos questions en un clin d'œil. Vous trouverez également des réponses aux questions qu’ont eues les autres étudiants, et vous pourrez entrer en contact direct avec des mentors pour résoudre vos problèmes.

Pour certains, le meilleur moyen d'apprendre est d'enseigner aux autres. C’est exactement ce que vous pouvez faire sur le Student Hub. Ce dernier vous permet de vous connecter avec d’autres étudiants, de poser des questions et de donner des conseils. Le but étant de rendre votre expérience d'apprentissage beaucoup plus agréable.

Il y a aussi les Workspaces qui vous permettent de tester la qualité de votre code ainsi que la sortie, c’est une partie de votre cours Deep Learning Udacity. Ce dernier comprend également des quiz notés qui vous permettront de tester vos connaissances et la compréhension de ce que vous avez appris. Vos notes et résultats seront publiés en un rien de temps. Il faut juste garder à l'esprit que si vous oubliez un concept spécifique, il est possible de retourner au cours et revoir cette partie pour s'assurer de la comprendre.

Et ce n’est pas tout! Pour une meilleure motivation, vous pouvez créer des plans d'études personnalisés et les ajouter à votre calendrier personnel. Ainsi, vous aurez toujours un rappel lorsqu’il sera temps d’étudier, ceci vous permettra d’établir une routine qui vous aidera à respecter votre emploi du temps.

Le Nanodegree Deep Learning Udacity vous permet également de suivre votre progression. Cette fonctionnalité vous motive encore plus à aller plus loin. Le programme vous met des objectifs à atteindre qui serviront de source de motivation.

Ainsi, le programme Udacity Deep Learning vous permet de vivre une expérience unique. La majorité des institutions traditionnelles ont transité vers l’apprentissage en ligne en raison de la pandémie de COVID-19, vous aurez donc une expérience similaire à celle des étudiants universitaires, et vous pourrez même communiquer avec vos camarades, demander des conseils et même aider les autres étudiants à comprendre certains sujets spécifiques.

Deep learning udacity: cerveau.

Voilà, maintenant que nous avons clarifié cette partie, allons plus loin et faisons connaissance avec les experts qui se chargeront de votre apprentissage.

Qui Seront Vos Instructeurs? 

On dit souvent que si vous voulez devenir le meilleur, vous devez apprendre auprès des meilleurs. Après tout, qui de mieux pour vous fournir les meilleures connaissances que les experts du domaines et qui y travaillent depuis des années?

Revenons au cours Deep Learning Udacity, vous aurez 1 responsable du programme et 7 instructeurs. Je vais vous présenter brièvement chacun d’entre eux:

  • Cezanne Camacho (responsable du programme) - experte en vision par ordinateur, elle a obtenu sa maîtrise en génie électrique à l'Université Stanford - l'une des universités les plus prestigieuses au monde. Elle a pu appliquer l'apprentissage en profondeur aux diagnostics médicaux.
  • Matt Leonard (instructeur) - ex-physicien, data scientist et chercheur neuroscientifique titulaire d’un doctorat. Il a obtenu une bourse postdoctorale à l'Université de Californie, Berkeley.
  • Luis Serrano (instructeur) - Titulaire d’un doctorat en mathématiques à l'Université de Michigan, Serrano a travaillé chez Google comme ingénieur en apprentissage automatique.
  • Alexis Cook (instructeur) - Titulaire d’une maîtrise en mathématique appliquée à l’université du Michigan, et d’une maîtrise en informatique de l’université Brown.
  • Jennifer Staab (instructeur) - Titulaire d’un doctorat. en informatique et d’une maîtrise en biostatistique. Elle a travaillé comme statisticienne et informaticienne pendant des années.
  • Sean Carrell (instructeur) - spécialisé en combinatoire algébrique, Carell est un ex-chercheur mathématicien qui a obtenu son doctorat et sa bourse postdoctorale à l'Université de Waterloo, Canada.
  • Ortal Arel (instructeur) - a travaillé comme professeur de génie informatique. Titulaire d’un doctorat en génie informatique à l'Université du Tennessee.
  • Jay Alammar (instructeur) - informaticien.

Deep learning udacity: équipe du projet.

D’après les avis en ligne, les étudiants sont satisfaits des connaissances qu'ils ont acquises, ainsi que des instructeurs qui rendent les cours intéressants. Ce qui devrait vous encourager à foncer et commencer à apprendre dès maintenant.

Udacity Deep Learning: Frais & Support Financier

Maintenant que nous nous rapprochons de la fin de cet avis du cours Deep Learning Udacity, je me dois de parler du prix du programme et de voir s’il en vaut la peine.

Actuellement, le nanodegree Udacity Deep Learning coûte 1356 $ pour 4 mois d’études. Ce tarif peut sembler assez cher si vous le payez en un seul paiement, mais il est possible de payer mensuellement, à seulement 339 $ par mois. Dans l’ensemble, le prix est très abordable, surtout lorsque vous vérifiez l’ensemble de compétences que vous allez acquérir.

Deep learning udacity: soutien financier.

De plus, il existe une autre option qui permet de commencer l’apprentissage immédiatement et de payer plus tard. Le financement Affirm permet d'effectuer des paiements mensuels sur 3, 6 ou 12 mois. Ainsi, il est possible de n’avoir à payer que 113 $ par mois à un taux annuel de 0%. La décision vous appartient certes, mais c’est une excellente option à mon avis.

En gros, le Nanodegree Udacity Deep Learning fait partie des meilleurs programmes en ligne, à côté des programmes proposés par Udemy, edX, Coursera et d'autres plateformes d'apprentissage fiables.

Alternatives à la Formation Deep Learning Udacity

Il est clair que le programme Deep Learning Udacity est l'un des meilleurs que vous puissiez trouver, néanmoins, il existe des alternatives que vous devriez peut-être consulter. Même si elles ne sont pas nombreuses, des milliers d'étudiants s'y sont déjà inscrits.

Alors, sans plus tarder, découvrons ces alternatives.

Spécialisation Deep Learning (S’inscrire ICI)

Deep learning udacity: spécialisation.

  • Plateforme: Coursera
  • Temps Estimé: 4 mois (environ 5 heures par semaine)
  • Prix: GRATUIT pour 7 jours, puis $49 par mois
  • Certificat: OUI
  • Niveau: Intermédiaire
  • S’inscrire ICI

La spécialisation Deep Learning est l'une des meilleures alternatives au Nano diplôme Deep Learning Udacity . Il se focalise sur les capacités d'apprentissage profond, les défis et les conséquences. Vous apprendrez à créer des architectures de réseau neuronaux et à les améliorer en utilisant différentes techniques et stratégies comme BatchNorm, Dropout, etc.

En principe, vous serez en mesure de terminer cette spécialisation en 4 mois si vous apprenez à un rythme d’environ 5 heures par semaine. Ce qui est génial, c'est que vous pouvez commencer à apprendre gratuitement, puis de juger si le cours vous convient ou pas.

La spécialisation Deep Learning offerte par Coursera convient aux étudiants de niveau intermédiaire, car il exige des connaissances préalables en Python, des compétences basiques en programmation, une compréhension des structures de données, des instructions if/else et des boucles, en plus des bases de l'algèbre linéaire et du ML.

En terminant cette spécialisation, vous aurez des connaissances théoriques et pratiques.

Commencer à apprendre Maintenant

Certificat Professionnel en Deep Learning (S’inscrire ICI)

Deep learning udacity: certificat professionnel.

  • Plateforme: edX
  • Temps Estimé: 8 mois (2-4 heures par semaine)
  • Prix:
  • Certificat: OUI
  • Niveau: Intermédiaire
  • S’inscrire ICI

Le certificat professionnel en apprentissage profond offert par edX est une bonne alternative pour ceux qui cherchaient initialement le “deep learning Udacity”. Le programme peut être adapté à votre rythme pour apprendre lorsque vous aurez un peu de temps libre.

Le certificat couvre plusieurs cours, y compris les principes de base de l'apprentissage profond avec Keras, les bases de PyTorch pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond avec Python et PyTorch, l'apprentissage profond avec Tensorflow, etc.

Dans ce programme, vous en apprendrez plus sur les applications pratiques et les différents concepts de l'apprentissage profond. Vous serez également en mesure de créer des modèles et des algorithmes en appliquant l’apprentissage profond. Pour y arriver, vous allez utiliser des bibliothèques comme PyTorch, Tensorflow et Keras.

Ce cours ne se limite pas seulement à la théorie, vous allez également acquérir une expérience pratique à travers les différentes tâches, travaux pratiques en laboratoire et projets qui vous aideront à résoudre de réels problèmes.

Pour obtenir le certificat professionnel en apprentissage profond, vous devrez préparer un projet de synthèse grâce auquel vous serez en mesure de montrer vos compétences aux futurs employeurs et d’obtenir de meilleures opportunités d’emploi.

Commencer à apprendre Maintenant.

Udacity Review Logo
Avantages
  • Design simple (pas d'information inutile)
  • Excellente qualité des cours (même ceux qui sont gratuits)
  • De nombreuses fonctionnalités
Fonctionnalités Principales
  • Programmes Nano-diplômes
  • Idéal pour les entreprises
  • Certificats d'achèvement payants
Udemy Logo
Avantages
  • Une large sélection de cours
  • Facile à utiliser
  • Pas de problèmes techniques
Fonctionnalités Principales
  • Une large sélection de cours
  • Politique de remboursement de 30 jours
  • Certificats d'achèvement gratuits
Udacity Review Logo
Avantages
  • Facile à utiliser
  • Propose un contenu de qualité
  • Transparent dans ses tarifs
Fonctionnalités Principales
  • Certificats d'achèvement gratuits
  • Se focalise sur la science des données
  • Rythme d'apprentissage flexible

Deep Learning A-Z™: Réseaux Neuronaux Artificiels Pratiques (S’inscrire ICI)

Deep learning udacity: réseau neuronal.

  • Plateforme: Udemy
  • Temps Estimé: 22.5 heures
  • Prix: $11.99
  • Certificat: OUI
  • Niveau: Intermédiaire
  • S’inscrire ICI

Deep Learning A-Z ™: Les Réseaux Neuronaux Artificiels est un cours complet qui vous apprend à créer des algorithmes d'apprentissage profond avec Python. Le cours est enseigné par des experts dans leur domaine qui vous fourniront des connaissances précieuses.

Ce cours est très complet, il comprend 26 sections, 173 leçons et environ 22 heures de contenu. Comme vous pouvez suivre le cours à votre propre rythme, la durée des études sera différente d’une personne à une autre.

Ce cours vous permet d’acquérir des connaissances en réseaux de neurones artificiels, réseaux neuronaux convolutifs, réseaux neuronaux récurrents, cartes auto-organisées, machines Boltzmann et auto-encodeurs. En plus de l’expérience pratique et de l’application dans des situations réelles des réseaux neuronaux artificiels, convolutifs, récurrents et tous les autres réseaux évoqués précédemment.

Les instructeurs du cours sont Kirill Eremenko et Hadelin de Ponteves. Le premier est un data scientist qui a de l'expérience en finance, vente au détail, transports et d'autres industries. Hadelin de Ponteves est un entrepreneur en IA, il est également co-fondateur et PDG de BlueLife AI. Il a déjà créé plus de 70 cours en ligne de très haut niveau.

Comme ce cours fait partie d’un parcours d'apprentissage, il est recommandé de continuer à apprendre d'autres cours pour des connaissances plus approfondies.

Commencer à Apprendre Maintenant.

Conclusions

Après avoir terminé cet avis du nano diplôme Deep learning Udacity, il est clair que ce programme est l'une des meilleures options pour ceux qui souhaitent devenir experts en apprentissage profond. Le programme se compose de 5 cours:

  • Réseaux neuronaux
  • Réseaux neuronaux convolutifs
  • Réseaux neuronaux récurrents
  • Réseaux d'adversaires génératifs
  • Mise à jour de modèle

La majorité des cours comprennent des enseignements théoriques, mais également une expérience pratique pour mieux comprendre le sujet du cours. En vous inscrivant à un programme, vous aurez accès à des services d'orientation professionnelle, à une assistance technique d'un mentor, à la possibilité d'apprendre selon des horaires flexibles et de participer à divers projets pertinents.

Dans le programme du Nanodegree Deep Learning Udacity, vous apprendrez auprès d’experts dans leurs domaines respectifs, qu’ils soient scientifiques des données, neuroscientifiques, mathématiciens, experts en vision par ordinateur, ingénieurs en informatique, ou autres, il est certain qu’ils sauront vous transmettre leurs connaissances.

Ce programme coûte 1356 $, soit 339 $ par mois. Certes, ça semble un peu cher, mais vous pouvez obtenir un soutien financier de la part d'Udacity. Vous avez également la possibilité de bénéficier du financement Affirm pour immédiatement commencer votre apprentissage, et payer plus tard.

Avant de vous inscrire à ce programme, vous devez avoir les compétences et connaissances exigées, comme de l'expérience avec Python. Aussi, il serait préférable d’avoir des connaissances basiques en apprentissage automatique, en calcul et en algèbre linéaire. Si vous n'avez pas cette expérience, ne vous inquiétez pas, vous pouvez vous inscrire au Nanodegree “Programmation IA avec Python”. Il vous fournira les compétences nécessaires pour suivre la formation deep learning Udacity.

Enfin, si vous souhaitez explorer d'autres alternatives intéressantes, y compris des cours sur l'apprentissage profond, je vous recommande de jeter un coup d'œil à ces options: 

J'espère que cet avis du nano diplôme Udacity Deep Learning vous a fourni les informations dont vous aviez besoin pour vous décider. Alors n'attendez pas plus, et commencez votre aventure pour devenir un expert en apprentissage profond!

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FAQ

Le Nanodegree Udacity Deep Learning en vaut-il la peine?

Oui, le Nanodegree Udacity Deep Learning en vaut largement la peine. Vous apprendrez à créer et à appliquer vos propres réseaux neuronaux profonds à différentes tâches, par exemple, la génération et la classification d'images, le déploiement de modèles et la prédiction de séries chronologiques. Vous allez acquérir une expérience pratique, et vous aurez accès à des ressources précieuses, etc.

Quels sont les autres cours principaux qui portent sur le deep learning?

Voici quelques uns des cours recommandés sur le deep learning:

Vous pouvez les consulter avant ou après le Nanodegree Udacity.

Comment choisissez-vous les sites de cours en ligne à examiner?

Nous sélectionnons les plateformes d'apprentissage en ligne en fonction de leur taille de marché, leur popularité et, surtout, la demande de nos utilisateurs ou l'intérêt général de lire de avis réels de MOOC sur certaines plateformes d'apprentissage en ligne.

Combien de recherche effectuez-vous avant de rédiger vos avis sur l'apprentissage en ligne?

Nos experts dédiés au MOOC mènent des recherches pendant des semaines - ce n'est qu'alors qu'ils peuvent dire que leurs évaluations basées sur différents aspects sont terminées et sont complètes. Même si ça prend beaucoup de temps, c'est la seule façon de garantir que toutes les fonctionnalités essentielles des plateformes d'apprentissage en ligne sont testées et vérifiées, et que le verdict est basé sur des données réelles.

Quel est l'aspect le plus important lors du choix des meilleures plateformes d'apprentissage en ligne?

Ce serait injuste de prioriser un aspect spécifique: chaque personne a ses propres priorités, valeurs, souhaits et objectifs. Une fonctionnalité qui est importante pour une personne peut ne pas l'être pour une autre. Quoi qu'il en soit, tous les utilisateurs conviendraient qu'une bonne qualité du matériel d'apprentissage est essentielle pour toute plateforme d'apprentissage en ligne.

En quoi cette plateforme d'avis sur l'apprentissage en ligne est différente des autres?

Chaque plateforme d'avis MOOC est unique et a ses propres objectifs et valeurs. Nos avis sur l'apprentissage en ligne sont à 100% authentiques et rédigées après une analyse minutieuse. C'est l'objectif qui manque à de nombreux sites d'avis sur l'apprentissage en ligne, nous considérons donc cet aspect comme un véritable atout en notre faveur!

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