Reseña Udacity Deep Learning Nanodegree

Deep Learning (Aprendizaje Profundo) es un tema bastante complicado que requiere mucha práctica para dominarlo. Se considera un subcampo del Machine Learning (Aprendizaje Automático) o una función de la Inteligencia Artificial que imita al cerebro humano en el procesamiento de datos y la creación de diversos patrones que luego son utilizados en la toma de decisiones. El Programa Udacity Deep Learning Nanodegree proporciona todos los conocimientos necesarios para ayudarte a convertirte en un experto en este campo.

El curso Deep Learning de Udacity es precisamente el tema en el que nos enfocaremos hoy, así que, si estás interesado en los beneficios que puede proporcionarte este programa Nanodegree, ¡Quédate hasta el final!

En este artículo, cubriré TODA la información necesaria para entender cómo funciona el programa Udacity Deep Learning Nanodegree. Incluiré todos los temas del programa, información sobre los instructores, habilidades que necesitas antes de inscribirte, y todos los beneficios que los Nanodegree de Udacity pueden aportar. Al final de este artículo, presentaré otros programas muy recomendables para aquellos interesados en estudiar Deep Learning. 

Ha llegado el momento de continuar y averiguar más sobre este tema

¿Por qué estudiar Deep Learning?

Como he mencionado anteriormente, el aprendizaje profundo (Deep Learning) forma parte de los métodos de aprendizaje automático (Machine Learning). En pocas palabras, enseña a los ordenadores a realizar tareas que son naturales para los humanos. El aprendizaje profundo se mencionó por primera vez en 1980, sin embargo, no era tan útil como ahora. Esto tuvo que ver con la falta de potencia informática y de datos.

Si todavía eres un principiante en este campo y no tienes ninguna experiencia previa, puede resultarte difícil entender cómo funciona. Por este motivo, quiero arrojar algo de luz sobre este tema y explicar cómo funciona el Machine Learning y cómo se puede poner en práctica.

Udacity Deep Learning Nanodegree: Deep Learning.

Al buscar información sobre Deep Learning, te encontrarás con el Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Todos ellos son muy importantes tratándose de tecnologías que tienen un impacto en nuestra vida cotidiana. 

El Deep Learning se utiliza en múltiples tecnologías, entre ellas:

  • Vehículos Autónomos. El aprendizaje profundo les permite reconocer a las personas que cruzan la calle, señales de tráfico, etc. El objetivo principal es enseñar a la tecnología a ver las cosas como lo hacen los humanos y aprender a actuar por sí mismos.
  • Control por Voz. La mayoría de nosotros estamos acostumbrados a los altavoces, televisores, tablets y teléfonos que se controlan con la voz. Por supuesto, solo un pequeño porcentaje de personas se da cuenta de que el aprendizaje profundo está detrás de todo esto.
  • Entretenimiento. El aprendizaje profundo se utiliza en VEVO, Netflix, Amazon y otras plataformas. Por ejemplo, Netflix utiliza el aprendizaje profundo para proporcionar a los clientes una experiencia personalizada, ofreciéndoles varias películas y programas de televisión en función de los contenidos vistos anteriormente.
  • Reconocimiento Visual. Gracias al aprendizaje profundo, las máquinas son capaces de clasificar las imágenes en diferentes categorías, como un grupo de personas, caras, edificios, etc. Incluso pueden ofrecer una categorización basada en un evento o fecha específica.
  • Salud. Actualmente, el aprendizaje profundo se utiliza ampliamente en la asistencia sanitaria. Puede ayudar a realizar diagnósticos más rápidos y precisos, a predecir futuros riesgos para la salud, etc.

De esta manera, gracias al aprendizaje profundo, los ordenadores pueden completar diversas tareas, pueden reconocer imágenes, sonidos o textos, al igual que lo hacen las personas. De hecho, algunos modelos de aprendizaje profundo pueden lograr incluso mejores resultados que los humanos, por ejemplo, cuando se trata de la atención médica. Esto tiene que ver con una precisión que no muchas personas pueden ofrecer.  

No hace falta decir que el aprendizaje profundo se utiliza en múltiples campos (ten en cuenta que solo he proporcionado algunos ejemplos). Por esta misma razón, el Programa Udacity Deep Learning Nanodegree puede abrirte nuevas puertas, especialmente en lo que respecta a nuevas oportunidades profesionales. Al fin y al cabo, siempre se necesitan expertos en este campo.

Llegados a este punto debería estar claro qué es el Deep Learning, dónde se utiliza y por qué merece la pena estudiarlo. Ahora bien, ha llegado el momento de explorar más a fondo el programa Nanodegree de Deep Learning proporcionado por Udacity.

Programa Udacity Deep Learning Nanodegree (Inscríbete AQUÍ)

  • Tiempo Estimado: 4 Meses (12 Horas por Semana)
  • Precio: $1356 ($339/Mes)
  • Certificado: SI
  • Nivel: Intermedio - Avanzado
  • Aplicar AQUÍ

Si buscamos Udacity Deep Learning Nanodegree inmediatamente nos toparemos con el programa Nanodegree de Udacity. Aunque en la plataforma hay cursos independientes sobre aprendizaje profundo, es evidente que el programa se recomienda para aquellos que quieren obtener conocimientos detallados en lugar de información genérica.

El Nanodegree de Deep Learning de Udacity está recomendado para todos aquellos que quieran entender cómo está cambiando el mundo que nos rodea. Este curso Deep Learning se enfoca principalmente en enseñarte cómo crear y aplicar tus propias redes neuronales a diversas tareas como la generación y clasificación de imágenes, despliegue de modelos y predicción de series temporales. 

Hay mucho que discutir cuando se trata del Programa Udacity Deep Learning Nanodegree, así que, ¡Comencemos!

¿Qué Deberías Saber Antes de Inscribirte al Programa Udacity Deep Learning Nanodegree?

Antes de inscribirse a un curso o programa es fundamental asegurarse de que se tienen los conocimientos y experiencia necesarios. De lo contrario, puede resultarte demasiado abrumador.

El Programa Nanodegree de Udacity ha sido creado para aquellas personas que quieran adquirir conocimientos sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo (obviamente). El programa requiere que tengas experiencia con Python, especialmente NumPy y Pandas.

Además, te resultará más fácil si tienes algunos conocimientos previos sobre aprendizaje automático. He dicho más fácil porque esta experiencia NO es necesaria, ya que cubrirás todos los fundamentos necesarios en este programa. Además, es recomendable que estés familiarizado con el cálculo y el álgebra lineal

Udacity Deep Learning Nanodegree: Descripción del curso.

En definitiva, aparte de la experiencia con Python, los conocimientos recomendados en aprendizaje automático y la familiaridad con el cálculo y el álgebra lineal, el programa Nanodegree de Deep Learning de Udacity sería adecuado para principiantes

Ahora bien, si no tienes los conocimientos y habilidades necesarios, no significa que no puedas inscribirte en el programa. Probablemente te estés preguntando, ¿Cómo es esto posible? Bueno, puedes prepararte fácilmente a través del programa Nanodegree de Programación de IA con Python. 

El Programa Nanodegree de Programación de IA con Python consiste en enseñarte los fundamentos de la Inteligencia Artificial, como las herramientas de programación Python, NumPy y PyTorch. Además, te proporcionará los conocimientos necesarios en cálculo y álgebra lineal, y las técnicas clave de las redes neuronales. Deberías ser capaz de completar este programa en 3 meses, sin embargo, una vez que hayas terminado, estarás completamente preparado para el Programa Udacity Deep Learning Nanodegree.

Sabiendo qué conocimientos y habilidades son necesarios para inscribirte en este programa, ha llegado el momento de explorar otros aspectos del Nanodegree de Deep Learning de Udacity. 

¿Qué Cursos Cubre este Programa Nanodegree?

El programa Deep Learning Nanodegree de Udacity consta de 5 cursos que incluyen múltiples lecciones y cubren diferentes temas. Repasemos cada uno de estos cursos para saber más sobre lo que vas a aprender.

Udacity Deep Learning Nanodegree: Programa del curso.

Curso 1: Redes Neuronales

El primer curso se enfoca en los fundamentos de las redes neuronales. Aprenderás cómo implementar el descenso de gradiente y la repropagación en Python. Además, aprenderás cómo utilizar la multiplicación de matrices de NumPy, técnicas que pueden ayudar a mejorar el entrenamiento de las redes neuronales, así como a evitar el sobreajuste de los datos de entrenamiento y prácticas que ayudan a minimizar el error de una red. 

Además, aprenderás a definir y entrenar redes neuronales para el análisis de sentimientos y a utilizar PyTorch. Este curso también incluye un proyecto sobre la creación y entrenamiento de redes neuronales para predecir un determinado número de usuarios de bicicletas compartidas en el día previsto.

Curso 2: Redes Neuronales Convolucionales

El segundo curso consta de 7 lecciones, se trata de crear redes convolucionales y utilizarlas para clasificar imágenes basándose en varios objetos y patrones que aparecen en ellas. 

Al principio de este curso, aprenderás cómo entrenar tu red neuronal más rápido utilizando las GPUs de Amazon. Luego, aprenderás más sobre las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), CNN en PyTorch, Weight Initialization para llegar a una solución óptima más rápidamente, etc.

En este curso tendrás un interesante proyecto que te permitirá definir una Red Neural Convolucional que pueda identificar las razas de perros mejor que el ser humano promedio.

Curso 3: Redes Neuronales Recurrentes

El tercer curso trata sobre la creación de redes neuronales recurrentes (el nombre lo dice todo) y redes neuronales de largo/corto plazo con Pytorch. El curso consta de 6 lecciones:

  • Redes Neuronales Recurrentes.
  • Redes de Memoria a Corto y Largo Plazo.
  • Implementación de RNN y LSTM. 
  • Hiperparámetros.
  • Embeddings y Word2vec.
  • Predicción del Sentimiento RNN.

El tercer curso también incluye un proyecto en el que tendrás que crear tus propias redes recurrentes, así como redes de memoria a corto y largo plazo utilizando PyTorch. La generación de nuevos textos, realización de análisis de sentimientos, así como el uso de redes recurrentes para generar nuevos textos también forman parte de este proyecto.

Curso 4: Redes Generativas Adversarias

El curso número 4 trata sobre la implementación de Redes Generativas Adversarias Convolucionales Profundas (GAN) que te ayudarán a generar imágenes de aspecto realista.

Udacity Deep Learning Nanodegree: Generando imágenes.

La clase incluye 4 lecciones. La primera se enfoca en las redes generativas adversarias y en su uso en un conjunto de datos sencillos. La segunda lección te enseñará cómo utilizar GAN para crear imágenes complejas a color. Finalmente, aprenderás sobre la formulación CycleGan, capaz de aprender a través de un conjunto de imágenes no etiquetadas

Este curso será muy interesante de estudiar, ya que tu proyecto principal será generar rostros de aspecto realista aplicando todos los conocimientos que has adquirido en estas lecciones y utilizando la GAN Convolucional Profunda formada por un par de redes neuronales multinivel que compiten entre sí para conseguir el mejor resultado. 

Curso 5: Actualización de un Modelo

En el último curso, aprenderá cómo utilizar Amazon SageMaker en AWS para implementar tu propio modelo de análisis de sentimientos de PyTorch. El objetivo principal es entrenar este modelo para que sea capaz de realizar un análisis de sentimientos sobre las críticas de películas, ya sean positivas o negativas.

El curso incluye 5 lecciones:

  • Introducción al Despliegue - El uso del despliegue en la nube y los distintos métodos de despliegue, como sitios web, aplicaciones, etc.
  • Deplegar un Modelo - Aprenderás cómo aplicar los algoritmos integrados mediante Amazon SageMaker.
  • Modelos Personalizados y Alojamiento Web - Entrenamiento y despliegue de tu propio modelo PyTorch.
  • Monitoreo del Modelo - Aprenderás cómo interpretar los mensajes de registro y a monitorear el comportamiento de tu modelo.
  • Actualizar un Modelo - Evaluar indicadores como la distribución de datos para reconocer si el modelo podría actualizarse.

Como puedes observar, hay mucho que cubrir cuando se trata del programa Udacity Deep Learning Nanodegree, así que ¿Por qué no empezar ahora mismo?

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¿Cuáles son los Beneficios del Programa Nanodegree de Deep Learning?

Ahora que ya sabes lo que vas a aprender, me gustaría cubrir los beneficios de elegir un Programa Nanodegree de Udacity, ya sea de aprendizaje profundo, aprendizaje automático o cualquier otro tema.

Udacity Deep Learning Nanodegree: Beneficios.

Los beneficios más notables son los siguientes:

  • Experiencia Práctica.
  • Acceso a Knowledge - Wiki propia de Udacity.
  • Centro de Estudiantes - Comunícate con tus compañeros de clase.
  • Espacios de Trabajo.
  • Cuestionarios con calificación automática para poner a prueba tus conocimientos.
  • Crear un plan de estudio personalizado.
  • Sigue tu progreso.

En primer lugar, los programas Nanodegree de Udacity te proporcionarán experiencia práctica. Trabajarás con proyectos relevantes para la industria que te ayudarán a adquirir valiosas habilidades fácilmente aplicables en el mundo real. Udacity cuenta con una red de más de 900 expertos que te proporcionarán feedback personalizado y te ayudarán a conseguir mejores resultados. Además, como Udacity tiene una interfaz muy clara, podrás subir tus proyectos sin muchos problemas.

Además, una vez que te hayas inscrito en el Nanodegree de Deep Learning de Udacity, obtendrás acceso a Knowledge donde podrás encontrar respuestas a tus preguntas en poco tiempo. Es más, encontrarás respuestas a las preguntas que otros estudiantes estaban buscando, así como conectarte con instructores para resolver todos tus problemas.

Hay quienes dicen que la forma más fácil de aprender es enseñando a otros. Esto es exactamente lo que puedes hacer utilizando el Centro de Estudiantes. Te permite conectar con otros estudiantes, hacer preguntas y brindar consejos. Digamos que esto hará que tu experiencia de aprendizaje sea mucho más agradable.

Los espacios de trabajo te permiten probar la calidad de tus códigos, así como el resultado. Además, el Programa Udacity Deep Learning Nanodegree incluye cuestionarios que te permitirán poner a prueba tus conocimientos y ver si realmente entiendes lo que estás aprendiendo. Los cuestionarios se califican automáticamente, por lo que obtendrás los resultados en poco tiempo. Ten en cuenta que, si has olvidado un concepto específico, puedes volver fácilmente a las clases en las que lo aprendiste y repetirlo una vez más hasta que lo entiendas completamente. 

Para motivarte aún más, puedes crear planes de estudio personalizados y añadirlos fácilmente a tu calendario personal. De este modo, siempre recordarás cuándo es el momento de estudiar y te crearás una rutina que te ayudará a cumplir el horario.

El Nanodegree de Deep Learning de Udacity también incluye un rastreador de progreso. No hace falta decir que cuando se puede ver el progreso es más fácil motivarse para seguir avanzando. Además, el programa incluye logros que funcionan como grandes recordatorios

Por lo tanto, una vez inscrito en el programa Udacity Deep Learning Nanodegree, tendrás una increíble experiencia de aprendizaje. Dado que la mayoría de las instituciones tradicionales han optado por las clases online debido a la actual pandemia de COVID-19, tendrás una experiencia bastante similar a la de los estudiantes universitarios, especialmente porque podrás comunicarte con tus compañeros, pedir consejos e incluso ayudar a otros estudiantes a entender temas específicos. 

Udacity Deep Learning Nanodegree: Imágenes de computadora en Deep Learning.

Dado que ya hemos aclarado esta parte de la reseña Udacity Deep Learning Nanodegree. Ha llegado el momento de conocer a los expertos detrás de este programa. 

¿Quienes Serán tus Instructores?

La gente dice que, si quieres ser el mejor, tienes que aprender de los mejores. Al fin y al cabo, ¿Quién puede proporcionarte mejores conocimientos que las personas que llevan años trabajando en ese campo? 

Volviendo al Nanodegree de Udacity, tendrás 1 Líder del Plan de Estudios y 7 Instructores. Permítanme presentarles brevemente a cada uno de ellos:

  • Cezanne Camacho (Líder del plan de estudios) - Un experto en visión por ordenador que obtuvo su Master en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Stanford - una de las universidades más prestigiosas del mundo. Ha aplicado el aprendizaje profundo al diagnóstico médico.
  • Matt Leonard (Instructor) - Ex físico, científico de datos y neurocientífico de investigación que obtuvo su doctorado y realizó una beca postdoctoral en la Universidad de California, Berkeley.
  • Luis Serrano (Instructor) - Se doctoró en matemáticas por la Universidad de Michigan, Serrano tuvo la oportunidad de trabajar en Google como ingeniero de aprendizaje automático.
  • Alexis Cook (Instructor) - Experto en matemáticas quien obtuvo un máster en informática en la Universidad de Brown y un máster en matemáticas aplicadas en la Universidad de Michigan. 
  • Jennifer Staab (Instructora) - Tiene un doctorado en informática y un máster en bioestadística. Ha trabajado como estadista y experta en informática durante años.
  • Sean Carrell (Instructor) - Especializado en Combinatoria Algebraica, Carell es un ex matemático que realizó su doctorado y su beca postdoctoral en la Universidad de Waterloo, Canadá.
  • Ortal Arel (Instructora) - Anteriormente trabajó como profesora de ingeniería informática, se doctoró en Ingeniería Informática en la Universidad de Tennessee.
  • Jay Alammar (Instructor) - Informático.

Udacity Deep Learning Nanodegree: Instructores.

Según los comentarios de los estudiantes, están muy contentos no sólo por los conocimientos que adquieren sino también por los instructores que hacen que cada clase sea interesante y valga la pena la espera. Esto debería animarte a dejar de dudar y empezar a aprender ahora mismo

Programa Udacity Deep Learning Nanodegree - Precios y Apoyo Financiero

Ahora que nos acercamos al final de esta reseña Udacity Deep Learning Nanodegree, ha llegado el momento de hablar sobre el precio de este programa y saber si vale la pena pagar o no.

Actualmente, el Programa Udacity Deep Learning Nanodegree cuesta $1356 USD por los 4 meses de estudios. Puede parecer bastante costoso pagarlo todo de una vez, sin embargo, puedes optar por pagar a medida que avanzas. Si lo haces, tendrás que pagar tan solo $339 USD/Mes. Es justo decir que el precio es muy asequible, especialmente cuando consideramos todas las habilidades que aprenderás.

Udacity Deep Learning Nanodegree: Precios.

Además, hay una opción más que te permite empezar a aprender ahora, pero pagar después. La financiación Affirm te permite hacer pagos mensuales en 3, 6 o 12 meses. Dicho esto, puedes pagar desde $113 USD/Mes con un 0% de APR. Parece una buena opción, sin embargo, todo dependerá de tus preferencias personales.

En definitiva, el programa Nanodegree de Deep Learning de Udacity está a la altura de otros programas similares ofrecidos por Udemy, edX, Coursera y otras plataformas de aprendizaje online confiables.

Alternativas al Programa Udacity Deep Learning Nanodegree

El programa Nanodegree Deep Learning de Udacity es sin duda uno de los mejores que podrás encontrar, sin embargo, hay otras alternativas que podrías tener en cuenta. Aunque no son tan detalladas, miles de estudiantes ya se han inscrito en ellas.

Sin más preámbulos, echemos un vistazo a esas alternativas.

Especialización en Deep Learning (Inscríbete AQUÍ)

Udacity Deep Learning Nanodegree: Curso Deep Learning de Coursera.

  • Platforma: Coursera
  • Tiempo Estimado: 4 Meses (Alrededor de 5 Horas por Semana)
  • Precio: GRATIS durante 7 días, luego $49 USD/Mes
  • Certificado: SI
  • Nivel: Intermedio
  • Aplicar AQUÍ

La Especialización en Deep Learning es una de las mejores alternativas al programa de Nanodegree de Udacity. Se enfoca en las capacidades, retos y consecuencias del aprendizaje profundo. Aprenderás cómo crear arquitecturas de redes neuronales y a mejorarlas utilizando diferentes técnicas y estrategias como BatchNorm, Dropout y otras.

Deberías ser capaz de completar esta especialización en un plazo de 4 meses dedicando unas 5 horas a la semana. Lo sorprendente es que puedes empezar a aprender completamente GRATIS y comprobar si este curso Deep Learning se adapta a tus necesidades.

Este curso Deep Learning proporcionado por Coursera ha sido recomendado para estudiantes de nivel intermedio, ya que necesitas tener conocimientos previos en Python, incluyendo habilidades básicas de programación, comprensión de estructuras de datos, sentencias if/else y bucles. También es necesario tener conocimientos básicos de álgebra lineal y ML.

Una vez completada esta especialización, habrás adquirido conocimientos tanto teóricos como prácticos.

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Certificado Profesional en Deep Learning (Inscríbete AQUÍ)

Udacity Deep Learning Nanodegree: Curso Deep Learning de edX.

  • Platforma: edX
  • Tiempo Estimado: 8 Meses (2-4 Horas por Semana)
  • Precio
  • Certificado: SI
  • Nivel: Intermedio
  • Aplicar AQUÍ

El Certificado Profesional en Deep Learning ofrecido por edX es otra alternativa para aquellos que buscan aprender todo sobre el aprendizaje profundo. El programa es a ritmo propio, por lo que podrás aprender siempre que encuentres tiempo.

El Certificado cubre múltiples cursos, incluyendo fundamentos de aprendizaje profundo con Keras, fundamentos de PyTorch para el aprendizaje automático, aprendizaje profundo con Python y PyTorch, aprendizaje profundo con Tensorflow, entre otros.

En este programa, aprenderás más sobre las aplicaciones prácticas y los diversos conceptos del aprendizaje profundo. Es más, aprenderás cómo crear modelos y algoritmos aplicando el aprendizaje profundo. Para ello, utilizarás varias bibliotecas como PyTorch, Tensorflow y Keras.

En este curso no sólo se trata de material teórico, sino que también se adquiere experiencia práctica a través de diversas tareas, trabajos prácticos de laboratorio y proyectos que te ayudarán a resolver problemas reales.

Para completar el Certificado Profesional en Deep Learning, tendrás que preparar un proyecto capstone de aprendizaje profundo. Con este proyecto podrás demostrar tus habilidades a futuros empleadores y conseguir mejores oportunidades laborales.

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Udacity Review Logo
Ventajas
  • Diseño simple (sin información innecesaria)
  • Cursos de alta calidad (incluso los gratuitos)
  • Variedad de funciones
Características Principales
  • Programas Nanodegree
  • Ideal para empresas
  • Certificados de pago al finalizar
Udemy Logo
Ventajas
  • Gran variedad de cursos
  • Fácil de navegar
  • Sin problemas técnicos
Características Principales
  • Gran variedad de cursos
  • Política de reembolso a 30 días
  • Certificados de gratis de terminación
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Ventajas
  • Fácil de usar
  • Ofrece contenido de calidad
  • Muy transparente con sus precios
Características Principales
  • Certificados de completitud gratis
  • Enfocado en habilidades de ciencia de datos
  • Horario de aprendizaje flexible

Deep Learning A-Z™: Experiencia Práctica sobre Redes Neuronales Artificiales (Inscríbete AQUÍ)

Udacity Deep Learning Nanodegree: Curso Deep Learning de Udemy.

  • Platforma: Udemy
  • Tiempo Estimado: 22.5 Horas
  • Precio: $11.99
  • Certificado: SI
  • Nivel: Intermedio
  • Aplicar AQUÍ

Deep Learning A-Z™: Experiencia Práctica sobre Redes Neuronales Artificiales es un extenso curso que te enseñará cómo crear algoritmos de aprendizaje profundo en Python. En este curso, aprenderás de los expertos en su campo, por lo que definitivamente te enseñarán conocimientos valiosos.

Como mencioné anteriormente, este curso deep learning es definitivamente muy extenso, consta de 26 secciones, 173 lecciones y alrededor de 22 horas de contenido. Considerando que es a ritmo propio, cada uno podrá completarlo en un tiempo diferente.

En este curso deep learning, obtendrás conocimientos sobre Redes Neuronales Artificiales, Redes Neuronales Convolucionales, Redes Neuronales Recurrentes, Mapas Autoorganizados, Máquinas de Boltzmann y Autocodificadores. Además, obtendrá experiencia práctica y aprenderás cómo aplicar las Redes Neuronales Artificiales, Redes Neuronales Convolucionales, Redes Neuronales Recurrentes y todas las demás redes previamente discutidas.

Los instructores del curso son Kirill Eremenko y Hadelin de Ponteves. Kirill Eremenko es un científico de datos que tiene experiencia en finanzas, comercio minorista, transporte y otras industrias. Hadelin de Ponteves es un emprendedor de IA, cofundador y CEO de BlueLife AI. Ya ha creado más de 70 cursos.

Dado que este curso forma parte de una ruta de aprendizaje, se recomienda seguir aprendiendo los demás cursos proporcionados para profundizar tus conocimientos.

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Conclusión

Llegados a este punto, queda claro que el programa Udacity Deep Learning Nanodegree es una de las mejores opciones para aquellos que quieren convertirse en expertos en aprendizaje profundo. El programa consta de 5 cursos:

  • Redes Neuronales.
  • Redes Neuronales Convolucionales.
  • Redes Neuronales Recurrentes.
  • Redes Generativas Adversarias.
  • Actualizar un Modelo.

Casi todos los cursos incluyen no sólo conocimientos teóricos, sino también experiencia práctica que te ayudará a comprender más fácilmente cada tema. Una vez inscrito en este programa, tendrás acceso a servicios de carrera, apoyo de los instructores, la posibilidad de aprender en horarios flexibles y participar en varios proyectos.

Con el programa Udacity Deep Learning Nanodegree, aprenderás junto a expertos en su campo, incluyendo científicos de datos, neurocientíficos, matemáticos, expertos en visión por ordenador, ingenieros informáticos y otros especialistas que gustosamente compartiran sus conocimientos contigo.

Este programa cuesta $1356 USD que son $339 USD/Mes. Aunque puede resultar un poco costoso, puedes obtener ayuda financiera de Udacity. Además, puedes aprovechar la financiación de Affirm y empezar a aprender ahora, pero pagar después.

Antes de inscribirse en este programa Nanodegree, asegúrate de tener los conocimientos necesarios. Necesitarás tener experiencia previa con Python, conocimientos básicos de machine learning, estar familiarizado con el cálculo y el álgebra lineal. Si carece de dicha experiencia, no hay necesidad de preocuparse, podrás inscribirte en el Programa Nanodegree de Programación de IA con Python, este curso te proporcionará las habilidades necesarias.

Por último, si quieres consultar otras grandes alternativas, incluyendo programas y cursos sobre aprendizaje profundo, definitivamente deberías echar un vistazo a estas opciones:

Espero que esta reseña Udacity Deep Learning Nanodegree te haya proporcionado toda la información que estabas buscando. ¡No esperes más y empieza a estudiar para convertirte en un experto en Deep Learning!

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Preguntas mas frecuentes

¿Vale la pena el programa Udacity Deep Learning Nanodegree?

, el programa Udacity Deep Learning Nanodegree merece completamente la pena. Aprenderás cómo crear y aplicar tus propias redes neuronales a diferentes tareas, por ejemplo, generación y clasificación de imágenes, despliegue de modelos y predicción de series temporales. Ganarás experiencia práctica, tendrás acceso a una amplia variedad de recursos y mucho más.

¿Cuáles son los cursos de Deep Learning?

Estos son algunos de los cursos recomendados sobre Deep Learning:

Puedes consultarlos antes o después de haber completado el programa Nanodegree de Udacity.

¿Cómo eligen que plataformas de cursos online analizar?

Elegimos las plataformas de aprendizaje online de acuerdo con el tamaño de su mercado, popularidad y, lo que es más importante, la petición o el interés general de nuestros usuarios de leer reseñas MOOC genuinas sobre ciertas plataformas.

¿Cuanta información recolectan antes de elaborar una reseña?

Nuestros expertos llevan a cabo investigaciones durante semanas, sólo entonces pueden decir que sus evaluaciones de los diferentes aspectos son definitivas y concluyentes. Aunque lleva mucho tiempo, es la única manera de garantizar que todas las características esenciales de las plataformas de aprendizaje online son genuinas. Cabe destacar que nuestro veredicto se basa en datos reales.

¿Qué aspecto es el más importante al elegir las mejores plataformas de aprendizaje online?

No sería correcto elegir sólo un aspecto: las prioridades dependen de cada persona, valores, deseos y objetivos. Una característica que es importante para una persona puede ser totalmente irrelevante para la otra. De todas formas, todos los usuarios estarían de acuerdo en que la buena calidad del material de aprendizaje es una necesidad indiscutible.

¿Qué tan diferentes son sus reseñas de las demas disponibles en Internet?

Cada una de las reseñas MOOC es única y tiene sus propios objetivos y valores. Nuestras reseñas son 100% genuinas y se elaboran tras un cuidadoso análisis. Este es el objetivo del que carecen muchos otros sitios de revisión, ¡Por lo que lo consideramos nuestro súper poder!

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