Học sâu – Deep learning là gì? Học sâu một môn học khá phức tạp, đòi hỏi bạn phải luyện tập nhiều để thành thạo. Nó có thể được giải thích như một trường con của máy học hoặc một chức năng trí tuệ nhân tạo bắt chước bộ não con người trong việc xử lý dữ liệu và tạo ra các mẫu khác nhau sau này được sử dụng trong việc ra quyết định. Chương trình Udacity học sâu Nanodegree cung cấp kiến thức chuyên sâu và có thể giúp bạn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này.
Udacity học sâu (Deep learning) là chính xác những gì chúng ta sẽ tập trung vào ngày hôm nay, vì vậy nếu bạn quan tâm đến những lợi ích mà chương trình nanodegree này có thể cung cấp cho bạn, hãy kiên trì đến cùng!
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến tất cả thông tin cần thiết để hiểu cách hoạt động của chương trình Nanodegree của Udacity deep learning là gì. Tôi sẽ bao gồm tất cả các môn học được đề cập, thông tin về giáo viên hướng dẫn, các kỹ năng bạn cần trước khi đăng ký, và tất cả những lợi ích mà các chương trình của Udacity Nanodegree có thể mang lại. Ngoài ra, ở phần cuối của bài viết này, tôi sẽ giới thiệu các chương trình bổ sung cũng được khuyến khích khi nghiên cứu học sâu.
Đã đến lúc phải tiến xa hơn và tìm hiểu thêm về chủ đề này.
Mục lục
- 1. Lý do nên học Deep Learning là gì?
- 2. Chương trình Nanodegree học sâu của Udacity (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 2.1. Bạn nên biết gì trước khi đăng ký Udacity học sâu Nanodegree?
- 2.2. Bạn sẽ tham gia các khóa học deep learning nào?
- 2.3. Các đặc quyền của các Chương trình Nanodegree của Udacity là gì?
- 2.4. Ai sẽ là người hướng dẫn bạn?
- 2.5. Giá và hỗ trợ tài chính Udacity học sâu
- 3. Các lựa chọn thay thế cho Chương trình Nanodegree học sâu của Udacity
- 3.1. Chuyên ngành học sâu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3.2. Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Học sâu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3.3. Deep Learning AZ™: Mạng neural nhân tạo thực hành (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 4. Kết luận
Lý do nên học Deep Learning là gì?
Như đã giải thích, học sâu là một phần của phương pháp học máy. Nói một cách đơn giản, nó dạy máy tính thực hiện các tác vụ đến với con người một cách tự nhiên. Học sâu (Deep learning) lần đầu tiên được đề cập vào năm 1980, tuy nhiên, nó không hữu ích vào thời điểm đó như bây giờ. Điều này liên quan đến việc thiếu nguồn máy tính và dữ liệu.
Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:
GET 50% OFF
DataCamp Black Friday Sale
During this DataCamp Black Friday, you can access the top-rated courses with a 50% discount. Enroll now for way less!
Nếu bạn vẫn là người mới bắt đầu trong lĩnh vực này và chưa có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó, có thể khó hiểu cách hoạt động của nó. Vì lý do này, tôi muốn làm sáng tỏ chủ đề này và giải thích cách thức hoạt động của máy học và cách nó có thể được áp dụng vào thực tế.
Khi tìm kiếm thông tin về học sâu deep learning là gì, bạn cũng sẽ bắt gặp học máy và trí tuệ nhân tạo. Tất cả chúng đều rất quan trọng khi nói đến công nghệ có tác động đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Học sâu được sử dụng trong nhiều công nghệ, bao gồm:
- Xe ô tô tự lái. Học sâu cho phép xe nhận ra những người băng qua đường, biển báo đường bộ, v.v... Mục tiêu chính là dạy công nghệ này nhìn những thứ giống như con người làm và học cách tự thực hiện.
- Điều khiển giọng nói. Đa số chúng ta đã quen với loa, TV, máy tính bảng và điện thoại rảnh tay được điều khiển bằng giọng nói. Tất nhiên, chỉ một tỷ lệ nhỏ mọi người nhận ra rằng học sâu là đằng sau tất cả những điều đó.
- Giải trí. Học sâu được sử dụng trong VEVO, Netflix, Amazon và các nền tảng khác. Ví dụ: Netflix đang sử dụng học sâu để cung cấp cho khách hàng trải nghiệm được cá nhân hóa bằng cách cung cấp các bộ phim và chương trình truyền hình khác nhau dựa trên nội dung đã xem trước đó.
- Nhận dạng trực quan. Do học sâu, máy móc có khả năng phân loại hình ảnh thành các danh mục khác nhau như một nhóm người, khuôn mặt, tòa nhà, v.v… Thậm chí, chúng có thể đưa ra phân loại dựa trên sự kiện hoặc ngày cụ thể.
- Chăm sóc sức khỏe. Ngày nay, học sâu được sử dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe. Nó có thể giúp đưa ra các chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn, dự đoán các nguy cơ sức khỏe trong tương lai, v.v…
Vì vậy, do học sâu, máy tính có thể hoàn thành nhiều tác vụ khác nhau, chúng có thể nhận dạng hình ảnh, âm thanh hoặc văn bản, giống như cách con người vẫn làm. Trên thực tế, một số mô hình học sâu có thể đạt được kết quả thậm chí còn tốt hơn con người, chẳng hạn như trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Điều này phải làm với một độ chính xác hoàn toàn mà không nhiều người có thể cung cấp.
Không cần phải nói, học sâu được sử dụng trong nhiều lĩnh vực ngày nay (hãy nhớ rằng tôi chỉ cung cấp một số ví dụ). Vì lý do này, theo học chương trình Udacity học sâu Nanodegree có thể mở ra những cánh cửa mới cho bạn, đặc biệt là khi có cơ hội nghề nghiệp mới. Rốt cuộc, các chuyên gia trong lĩnh vực này luôn cần thiết.
Đến giờ, chúng ta đã rõ học sâu deep learning là gì, nó được sử dụng ở đâu và tại sao nó đáng để nghiên cứu. Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy đi sâu hơn vào bài đánh giá chương trình Udacity học sâu Nanodegree và tìm hiểu thêm về nó.
Chương trình Nanodegree học sâu của Udacity (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Thời gian ước tính: 4 tháng (12 giờ mỗi tuần)
- Giá: 1356$ (339$ mỗi tháng)
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp - Cao cấp
- Đăng ký ở đây
Khi tìm kiếm Udacity học sâu, bạn sẽ bắt gặp ngay chương trình Udacity Nanodegree. Mặc dù cũng có các khóa học deep learning thường xuyên có sẵn trên nền tảng này, nhưng rõ ràng là chương trình được khuyến khích cho những người muốn có được kiến thức chuyên sâu thay vì thông tin chung chung.
Udacity học sâu được khuyến nghị cho tất cả những ai muốn hiểu cách nó thay đổi thế giới xung quanh chúng ta. Khóa học deep learning này tập trung vào việc dạy bạn cách xây dựng và áp dụng mạng neural sâu của riêng bạn cho các tác vụ khác nhau như tạo và phân loại hình ảnh, triển khai mô hình và dự đoán chuỗi thời gian.
Có rất nhiều điều để thảo luận khi nói đến Udacity học sâu Nanodegree, vì vậy hãy bắt đầu từ đầu.
Bạn nên biết gì trước khi đăng ký Udacity học sâu Nanodegree?
Trước khi đăng ký vào khóa học hoặc chương trình, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng bạn có kiến thức và kinh nghiệm cần thiết. Nếu không, bạn có thể thấy nó quá đau đầu.
Udacity học sâu Nanodegree được tạo ra cho những người muốn có kiến thức về trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu (rõ ràng là như vậy). Chương trình yêu cầu bạn phải có kinh nghiệm với Python, đặc biệt là NumPy và panda.
Ngoài ra, sẽ dễ dàng hơn cho bạn nếu bạn có một số kiến thức về máy học. Tôi nói dễ hơn vì trải nghiệm này không bắt buộc, bạn sẽ học tất cả những điều cơ bản cần thiết trong chương trình này. Hơn nữa, bạn nên làm quen với giải tích và đại số tuyến tính.
Nói chung, ngoài kinh nghiệm với Python, kiến thức được khuyến nghị về máy học và sự quen thuộc với phép tính toán và đại số tuyến tính, chương trình Udacity học sâu Nanodegree sẽ phù hợp cho người mới bắt đầu.
Bây giờ, nếu bạn không có kiến thức và kỹ năng cần thiết, điều đó không có nghĩa là bạn sẽ không thể đăng ký vào chương trình Nanodegree của Udacity học sâu (deep learning). Bạn có thể tự hỏi làm thế nào điều đó có thể? Chà, bạn có thể dễ dàng chuẩn bị cho việc học Lập trình AI với chương trình Python Nanodegree.
Lập trình AI với chương trình Python Nanodegree là tất cả kiến thức dạy bạn các nguyên tắc cơ bản về AI như các công cụ lập trình Python, NumPy và PyTorch. Hơn nữa, nó sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức cần thiết về giải tích và đại số tuyến tính, cũng như các kỹ thuật quan trọng của mạng neural. Bạn có thể hoàn thành chương trình này trong vòng 3 tháng, tuy nhiên, sau khi hoàn thành, bạn sẽ được chuẩn bị đầy đủ cho chương trình Udacity học sâu Nanodegree.
Bây giờ bạn đã biết những kiến thức và kỹ năng cần thiết để đăng ký vào chương trình này và bắt đầu nghiên cứu học sâu, đã đến lúc phải tiến xa hơn và tìm hiểu thêm về nó.
Bạn sẽ tham gia các khóa học deep learning nào?
Udacity học sâu Nanodegree bao gồm 5 khóa học mà mỗi khóa học bao gồm nhiều bài học và bao gồm các chủ đề khác nhau. Hãy đi qua từng khóa học đó để tìm hiểu thêm về những gì bạn sẽ học.
Khóa học 1: Mạng Neural
Khóa học đầu tiên tập trung vào những kiến thức cơ bản về mạng neural. Bạn sẽ học cách triển khai gradient descent và backpropagation trong Python. Hơn nữa, bạn sẽ học cách sử dụng phép nhân ma trận NumPy, các kỹ thuật có thể giúp cải thiện việc đào tạo mạng neural cũng như ngăn chặn việc trang bị quá nhiều dữ liệu đào tạo và các phương pháp giúp giảm thiểu lỗi của mạng.
Hơn nữa, bạn sẽ học cách xác định và đào tạo mạng neural để phân tích cảm xúc cũng như cách sử dụng PyTorch. Khóa học deep learning này cũng bao gồm một dự án về xây dựng và đào tạo mạng neural ngay từ đầu để dự đoán số lượng người dùng bike-share vào ngày được cung cấp.
Khóa học 2: Mạng neural hợp pháp
Khóa học thứ hai bao gồm 7 bài học, tất cả xoay quanh việc b và sử dụng chúng để phân loại hình ảnh dựa trên các đối tượng và mẫu khác nhau xuất hiện trong chúng.
Khi bắt đầu khóa học này, bạn sẽ học cách đào tạo mạng neural của mình nhanh hơn bằng cách sử dụng GPU của Amazon. Tiến xa hơn, bạn sẽ tìm hiểu thêm về Mạng neural hợp pháp - Convolutional Neural Networks (CNN), CNN trong PyTorch, khởi tạo trọng số để đi đến giải pháp tối ưu nhanh hơn và thậm chí nhiều hơn thế.
Trong khóa học này, bạn cũng sẽ có một dự án thú vị cho phép bạn xác định Mạng neural hợp pháp có thể xác định các giống chó tốt hơn một con người bình thường.
Khóa học 3: Mạng neural tuần hoàn
Khóa học thứ ba là tất cả về xây dựng mạng neural tuần hoàn (cái tên đã nói lên tất cả) và mạng neural dài hạn ngắn hạn với Pytorch. Khóa học bao gồm 6 bài học:
- Mạng neural tuần hoàn.
- Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn.
- Triển khai RNN & LSTM.
- Siêu tham số.
- Nhúng & Word2vec.
- Dự đoán cảm xúc RNN.
Khóa học thứ ba cũng bao gồm một dự án yêu cầu bạn tạo các mạng tuần hoàn của riêng mình cũng như các mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn bằng PyTorch. Tạo văn bản mới, thực hiện phân tích tình cảm cũng như sử dụng mạng lặp lại để tạo văn bản mới cũng là một phần của dự án này.
Khóa 4: Mạng đối địch chung
Khóa học số 4 là tất cả về việc triển khai các mạng đối địch tổng hợp sâu - Deep Convolutional generative adversarial networks (GAN) sẽ giúp bạn tạo ra những hình ảnh giống như thực tế.
Lớp học bao gồm 4 bài học. Phương thức đầu tiên tập trung vào các mạng đối địch chung và sử dụng chúng trên một tập dữ liệu đơn giản. Bài học thứ hai sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng GAN để tạo ra những hình ảnh màu phức tạp về số nhà. Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu về công thức CycleGan có khả năng học hỏi từ các tập hợp hình ảnh không được gắn nhãn.
Khóa học này sẽ rất thú vị để nghiên cứu vì dự án chính của bạn sẽ là tạo ra các khuôn mặt giống thực tế bằng cách áp dụng tất cả kiến thức mà bạn thu được trong các bài học này và sử dụng Deep Convolutions GAN được tạo thành từ một cặp mạng neural đa cấp cạnh tranh với nhau khác để đạt được kết quả tốt nhất.
Khóa học 5: Cập nhật một mô hình
Trong khóa học cuối cùng, bạn sẽ học cách sử dụng Amazon SageMaker trên AWS để triển khai mô hình phân tích cảm xúc PyTorch của riêng bạn. Mục tiêu chính là đào tạo mô hình này để nó có thể thực hiện phân tích cảm xúc trên các bài đánh giá phim - tích cực hay tiêu cực.
Khóa học bao gồm 5 bài học:
- Giới thiệu về triển khai - việc sử dụng triển khai đám mây và các phương pháp triển khai khác nhau như trang web, ứng dụng, v.v…
- Triển khai một mô hình - học cách áp dụng các thuật toán tích hợp bằng Amazon SageMaker.
- Mô hình tùy chỉnh & lưu trữ web - đào tạo và triển khai mô hình PyTorch của riêng bạn.
- Giám sát mô hình - học cách diễn giải thông báo nhật ký và giám sát hành vi mô hình của bạn.
- Cập nhật mô hình - đánh giá các chỉ số như phân phối dữ liệu để nhận biết liệu mô hình có thể được cập nhật hay không.
Như bạn có thể thấy, có quá nhiều thứ để đề cập khi nói đến Udacity Học sâu, vậy tại sao không bắt đầu ngay bây giờ?
Các đặc quyền của các Chương trình Nanodegree của Udacity là gì?
Bây giờ bạn đã biết mình sẽ học gì, tôi muốn đề cập đến những lợi ích của việc chọn các Chương trình Nanodegree của Udacity, cho dù đó là học sâu, học máy hay bất kỳ môn học nào khác.
Các đặc quyền có thể được chỉ ra là:
- Kinh nghiệm thực tế.
- Truy cập vào Kiến thức - wiki độc quyền của Udacity.
- Trung tâm sinh viên - giao tiếp với bạn học của bạn.
- Không gian làm việc.
- Các câu đố được xếp loại tự động để kiểm tra kiến thức của bạn.
- Tạo một kế hoạch học tập tùy chỉnh.
- Theo dõi tiến trình của bạn.
Trước hết, các chương trình Udacity Nanodegree sẽ cung cấp cho bạn trải nghiệm thực tế. Bạn sẽ làm việc với các dự án liên quan đến ngành sẽ giúp bạn có được những kỹ năng quý giá có thể dễ dàng áp dụng trong thế giới thực. Udacity có mạng lưới hơn 900 người đánh giá sẽ cung cấp cho bạn những phản hồi được cá nhân hóa và sẽ giúp bạn đạt được kết quả tốt hơn. Ngoài ra, vì Udacity có giao diện rất rõ ràng, bạn sẽ có thể tải lên các dự án của mình mà không gặp nhiều khó khăn.
Hơn nữa, khi bạn đăng ký Udacity học sâu Nanodegree, bạn sẽ có quyền truy cập vào Kiến thức, nơi bạn có thể tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi của mình ngay lập tức. Thêm vào đó, bạn cũng có thể tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi mà các sinh viên khác đang tìm kiếm cũng như kết nối với các cố vấn để giải quyết các vấn đề mà bạn đang gặp phải.
Một số người nói rằng cách dễ nhất để học là dạy người khác. Đó chính xác là những gì bạn có thể làm bằng cách sử dụng Trung tâm sinh viên. Nó cho phép bạn kết nối với những người cùng học, đặt câu hỏi cũng như đưa ra lời khuyên. Hãy chỉ nói rằng nó sẽ làm cho trải nghiệm học tập của bạn thú vị hơn rất nhiều.
Giờ đây, Workspaces cho phép bạn kiểm tra chất lượng mã cũng như kết quả đầu ra. Đó là một phần của lớp học của bạn. Hơn nữa, Udacity học sâu Nanodegree bao gồm các câu đố cho phép bạn kiểm tra kiến thức của mình và xem liệu bạn có thực sự hiểu những gì mình đang học hay không. Các câu đố được chấm điểm tự động, vì vậy bạn sẽ nhận được kết quả ngay lập tức. Hãy nhớ rằng nếu bạn quên một khái niệm cụ thể, bạn có thể dễ dàng quay lại các lớp học mà bạn đã học về nó và lặp lại nó một lần nữa cho đến khi bạn hiểu đầy đủ.
Để thúc đẩy bản thân tốt hơn, bạn có thể tạo các kế hoạch học tập tùy chỉnh và dễ dàng thêm chúng vào lịch cá nhân của mình. Bằng cách này, bạn sẽ luôn nhớ khi nào đến giờ học và sẽ tạo cho mình một thói quen giúp bạn bám sát thời gian biểu.
Udacity học sâu Nanodegree cũng bao gồm một trình theo dõi tiến trình. Không cần phải nói, khi bạn có thể nhìn thấy sự tiến bộ, bạn sẽ dễ dàng thúc đẩy bản thân tiến xa hơn. Ngoài ra, chương trình bao gồm các cột mốc hoạt động như những lời nhắc nhở tuyệt vời.
Vì vậy, khi đã đăng ký vào chương trình Nanodegree của Udacity học sâu (deep learning), bạn sẽ có một trải nghiệm lớp học trực tuyến tuyệt vời. Vì phần lớn các tổ chức truyền thống đã chuyển sang các lớp học trực tuyến do đại dịch COVID-19, bạn sẽ có trải nghiệm tương tự như sinh viên đại học, đặc biệt vì bạn sẽ có thể giao tiếp với bạn cùng lớp, yêu cầu lời khuyên và thậm chí giúp các sinh viên khác hiểu các chủ đề cụ thể.
Vì phần này của bài đánh giá Udacity học sâu Nanodegree đã rõ ràng, hãy tiến xa hơn và tìm hiểu về các chuyên gia sẽ dạy bạn.
Ai sẽ là người hướng dẫn bạn?
Mọi người nói rằng nếu bạn muốn trở thành người giỏi nhất, bạn cần phải học hỏi từ chính những người giỏi nhất. Rốt cuộc, ai có thể cung cấp cho bạn kiến thức tốt hơn những người đã làm việc trong lĩnh vực cụ thể đó trong nhiều năm?
Quay lại khóa học deep learning Udacity Nanodegree, bạn sẽ có 1 người hướng dẫn chương trình học và 7 người hướng dẫn. Hãy để tôi giới thiệu ngắn gọn với bạn về từng người trong số họ:
- Cezanne Camacho (chủ nhiệm chương trình giảng dạy) - một chuyên gia về thị giác máy tính đã nhận bằng Thạc sĩ về Kỹ thuật Điện tại Đại học Stanford - một trong những trường đại học danh tiếng nhất thế giới. Cô ấy đã áp dụng học sâu vào chẩn đoán y tế.
- Matt Leonard (người hướng dẫn) - một nhà cựu vật lý, nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học neural nghiên cứu đã đạt được bằng Tiến sĩ. và hoàn thành Học bổng Sau Tiến sĩ tại Đại học California, Berkeley.
- Luis Serrano (người hướng dẫn) - nhận bằng Tiến sĩ. về toán học tại Đại học Michigan, Serrano đã có cơ hội làm việc tại Google với tư cách là Kỹ sư máy học.
- Alexis Cook (người hướng dẫn) - nhà toán học ứng dụng đã nhận bằng Thạc sĩ khoa học máy tính tại Đại học Brown và bằng Thạc sĩ toán học ứng dụng tại Đại học Michigan.
- Jennifer Staab (người hướng dẫn) - có bằng Tiến sĩ trong Khoa học Máy tính và Thạc sĩ Thống kê sinh học. Cô đã làm việc như một nhà thống kê và nhà khoa học máy tính trong nhiều năm.
- Sean Carrell (người hướng dẫn) - chuyên về Tổ hợp Đại số, Carell là một cựu nhà toán học nghiên cứu đã hoàn thành bằng Tiến sĩ của mình. và Học bổng Sau Tiến sĩ tại Đại học Waterloo, Canada.
- Ortal Arel (người hướng dẫn) - trước đây từng là giáo sư kỹ thuật máy tính, đã nhận bằng Tiến sĩ ngành Kỹ thuật Máy tính của Đại học Tennessee.
- Jay Alammar (người hướng dẫn) - nhà khoa học máy tính.
Dựa trên các đánh giá của sinh viên, họ rất vui không chỉ về kiến thức mà họ thu được mà còn về những người hướng dẫn khiến mọi lớp học trở nên thú vị và đáng để chờ đợi. Nói như vậy, điều này sẽ khuyến khích bạn ngừng do dự và bắt đầu học ngay bây giờ.
Giá và hỗ trợ tài chính Udacity học sâu
Bây giờ chúng ta đang tiến tới phần cuối của bài đánh giá Nanodegree về Udacity Học sâu này, đó là để thảo luận về giá cả của chương trình này và tìm hiểu xem nó có đáng để trả hay không.
Hiện tại, chương trình Udacity học sâu Nanodegree có giá 1356$ cho cả 4 tháng. Có vẻ như khá đắt nếu thanh toán tất cả cùng một lúc, tuy nhiên bạn có thể chỉ cần chọn thanh toán theo ý muốn. Nếu bạn làm điều đó, bạn sẽ cần phải trả ít nhất là 339$ mỗi tháng. Công bằng mà nói thì giá cả rất phải chăng, đặc biệt là khi bạn xem qua tất cả các kỹ năng mà bạn sẽ học.
Ngoài ra, có một tùy chọn nữa cho phép bạn bắt đầu học ngay bây giờ nhưng trả tiền sau. Xác nhận tài chính cho phép bạn thanh toán hàng tháng trong 3, 6 hoặc 12 tháng. Điều đó đang được nói, bạn có thể trả thấp tới 113$ mỗi tháng với mức APR 0%. Điều đó nghe có vẻ là một lựa chọn tốt, tuy nhiên, bạn hoàn toàn có quyền quyết định.
Nhìn chung, chương trình Nanodegree của Udacity học sâu ngang bằng với các chương trình tương tự khác được cung cấp bởi Udemy, edX, Coursera và các nền tảng học trực tuyến đáng tin cậy khác.
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Các lựa chọn thay thế cho Chương trình Nanodegree học sâu của Udacity
Udacity học sâu chắc chắn là một trong những chương trình tốt nhất mà bạn có thể tìm thấy, tuy nhiên, cũng có những lựa chọn thay thế khác mà bạn có thể muốn tính đến. Mặc dù chúng không rộng rãi nhưng hàng nghìn sinh viên đã đăng ký học.
Không cần phải chần chừ thêm, chúng ta hãy xem xét các lựa chọn thay thế đó.
Chuyên ngành học sâu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: Coursera
- Thời gian ước tính: 4 tháng (khoảng 5 giờ mỗi tuần)
- Giá: MIỄN PHÍ trong 7 ngày, sau đó 49$ mỗi tháng
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Chuyên ngành học sâu (deep learning) là một trong những lựa chọn thay thế tốt hơn cho chương trình Nanodegree học sâu của Udacity. Nó tập trung vào khả năng học sâu, những thách thức và hậu quả. Bạn sẽ học cách xây dựng kiến trúc mạng neural và làm cho chúng trở nên tốt hơn bằng cách sử dụng các kỹ thuật và chiến lược khác nhau như BatchNorm, Dropout, v.v…
Bạn sẽ có thể hoàn thành chuyên ngành này trong vòng 4 tháng khi học khoảng 5 giờ mỗi tuần. Điều tuyệt vời là bạn có thể bắt đầu học hoàn toàn miễn phí và xem nó có phù hợp với nhu cầu của bạn hay không.
Chuyên ngành Học sâu do Coursera cung cấp được khuyến nghị cho sinh viên trình độ trung cấp vì bạn cần có kiến thức trước đó về Python, bao gồm các kỹ năng lập trình cơ bản, hiểu cấu trúc dữ liệu, câu lệnh if / else và vòng lặp. Bạn cũng cần có hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính và ML.
Một khi bạn hoàn thành chuyên ngành này, bạn sẽ có cả kiến thức lý thuyết và thực hành.
Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Học sâu (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: edX
- Thời gian ước tính: 8 tháng (2-4 giờ mỗi tuần)
- Giá bán:
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Học sâu do edX cung cấp là một giải pháp thay thế khác cho những ai đang tìm kiếm “Udacity học sâu”. Chương trình có nhịp độ riêng, vì vậy bạn sẽ có thể học bất cứ khi nào bạn có thời gian.
Chứng chỉ bao gồm nhiều khóa học, bao gồm kiến thức cơ bản về học sâu với Keras, kiến thức cơ bản về PyTorch về máy học, học sâu với Python và PyTorch, học sâu với Tensorflow và các khóa học khác.
Trong chương trình này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về các ứng dụng thực tế và các khái niệm khác nhau về học sâu. Hơn nữa, bạn sẽ học cách xây dựng mô hình và thuật toán bằng cách áp dụng học sâu. Để làm điều đó, bạn sẽ sử dụng các thư viện khác nhau như PyTorch, Tensorflow và Keras.
Khóa học deep learning này không chỉ là tài liệu lý thuyết, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế thông qua các bài tập khác nhau, các công trình thí nghiệm thực hành và các dự án sẽ giúp giải quyết các vấn đề thực tế.
Để hoàn thành Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Học sâu, bạn sẽ cần chuẩn bị một dự án capstone học sâu. Sử dụng dự án này, bạn sẽ có thể thể hiện kỹ năng của mình với các nhà tuyển dụng trong tương lai và nhận được các cơ hội việc làm tốt hơn.
- Dễ sử dụng
- Cung cấp nội dung chất lượng
- Minh bạch giá cả
- Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
- Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
- Thời gian học tập linh hoạt
- Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
- Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
- Đa dạng tính năng
- Chương trình nanodegree
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Chứng chỉ hoàn thành trả phí
- Được tạo dựng tốt trong ngành
- Đa dạng các tính năng để lựa chọn
- Các khóa học trình độ đại học
- Các khóa học trình độ đại học
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành
Deep Learning AZ™: Mạng neural nhân tạo thực hành (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Nền tảng: Udemy
- Thời gian ước tính: 22,5 giờ
- Giá: 11,99$
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Deep Learning AZ™: Mạng neural nhân tạo thực hành là một khóa học mở rộng sẽ dạy bạn cách tạo các thuật toán học sâu bằng Python. Trong khóa học này, bạn sẽ được học hỏi từ các chuyên gia trong lĩnh vực của họ, vì vậy họ chắc chắn sẽ dạy bạn những kiến thức quý giá.
Như tôi đã đề cập, khóa học này chắc chắn rất rộng, nó bao gồm 26 phần, 173 bài giảng và khoảng 22 giờ nội dung. Mặc dù nó tự thực hiện theo nhịp độ nhưng mọi người sẽ có thể hoàn thành nó trong một khung thời gian khác nhau.
Trong khóa học này, bạn sẽ có được kiến thức về Mạng neural nhân tạo, Mạng neural chuyển đổi, Mạng neural tuần hoàn, Bản đồ tự tổ chức, Máy Boltzmann và Máy mã tự động. Hơn thế nữa, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế và học cách áp dụng Mạng neural nhân tạo, Mạng neural chuyển đổi, Mạng neural tuần hoàn và tất cả các mạng khác đã được thảo luận trước đó trong các tình huống thực tế.
Người hướng dẫn khóa học của bạn là Kirill Eremenko và Hadelin de Ponteves. Kirill Eremenko là một nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, bán lẻ, vận tải và các ngành khác. Hadelin de Ponteves là một doanh nhân AI, đồng thời là đồng sáng lập và Giám đốc điều hành tại BlueLife AI. Anh ấy đã tạo hơn 70 khóa học trực tuyến được đánh giá cao.
Vì khóa học này là một chuỗi học tập theo lộ trình, bạn nên tiếp tục học các khóa học được cung cấp khác để có kiến thức chuyên sâu.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Sau khi hoàn thành bài đánh giá Udacity học sâu Nanodegree, rõ ràng chương trình này là một trong những lựa chọn tốt nhất cho những ai muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực học sâu. Chương trình bao gồm 5 khóa học:
- Mạng neural
- Mạng neural chuyển đổi
- Mạng neural tuần hoàn
- Mạng đối địch chung
- Cập nhật một mô hình
Hầu hết mọi khóa học không chỉ bao gồm kiến thức lý thuyết mà còn bao gồm kinh nghiệm thực hành sẽ giúp bạn hiểu dễ dàng hơn mọi chủ đề. Sau khi đăng ký vào chương trình này, bạn sẽ có quyền truy cập vào các dịch vụ nghề nghiệp khác nhau, hỗ trợ của cố vấn kỹ thuật, khả năng học hỏi vào những giờ linh hoạt và tham gia vào các dự án trong thế giới thực khác nhau.
Trong chương trình Nanodegree của Udacity học sâu, bạn sẽ được học hỏi từ các chuyên gia trong lĩnh vực của họ, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học neural, nhà toán học, chuyên gia thị giác máy tính, kỹ sư máy tính và các chuyên gia khác sẽ truyền kiến thức của họ cho bạn.
Chương trình này có giá 1356$ tức là 339$ mỗi tháng. Mặc dù có thể hơi tốn kém nhưng bạn có thể nhận được sự hỗ trợ tài chính từ Udacity. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng tài chính Affirm và bắt đầu học ngay bây giờ nhưng thanh toán sau.
Trước khi ghi danh vào chương trình này, hãy đảm bảo rằng bạn có kiến thức cần thiết. Bạn cần phải có kinh nghiệm với Python, kiến thức cơ bản về học máy cũng sẽ rất tốt, và bạn nên quen thuộc với giải tích và đại số tuyến tính. Nếu bạn thiếu kinh nghiệm này, không cần phải lo lắng, bạn có thể đăng ký học Lập trình AI với chương trình Python Nanodegree sẽ cung cấp cho bạn những kỹ năng cần thiết.
Cuối cùng, nếu bạn muốn xem một số lựa chọn thay thế tuyệt vời khác, bao gồm các chương trình và khóa học về học sâu, bạn chắc chắn nên xem qua các tùy chọn sau:
- Chuyên ngành học sâu
- Chứng chỉ chuyên nghiệp về học sâu
- Deep Learning A-Z™: Mạng neural nhân tạo thực hành
Tôi hy vọng rằng bài đánh giá Udacity học sâu Nanodegree này đã cung cấp cho bạn tất cả thông tin mà bạn đang tìm kiếm. Vì vậy, không chần chừ gì nữa và bắt đầu nghiên cứu để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực học sâu!
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
