Program Udacity Deep Learning: Ungkap Program Nanodegree untuk Pengetahuan Mendalam

Pembelajaran mendalam atau deep learning adalah subjek yang cukup rumit yang membutuhkan banyak latihan untuk dikuasai. Hal ini dapat dijelaskan sebagai sub bidang pembelajaran mesin atau fungsi kecerdasan buatan yang  meniru otak manusia dalam memproses data dan menciptakan berbagai pola yang kemudian digunakan dalam pengambilan keputusan. Program Udacity Deep Learning Nanodegree memberikan pengetahuan mendalam dan dapat membantu Anda menjadi ahli dalam bidang ini.

Udacity Deep Learning adalah fokus kita hari ini, jadi jika Anda tertarik dengan manfaat yang dapat diberikan oleh program nanodegree ini, bacalah sampai akhir!

Pada artikel ini, kita akan membahas semua informasi yang diperlukan untuk memahami bagaimana kerja program Udacity Deep Learning Nanodegree. Saya akan menyertakan semua mata pelajaran yang tercakup, informasi tentang instruktur, keterampilan yang Anda butuhkan sebelum mendaftar, dan semua manfaat dari program Udacity Nanodegree. Juga, di akhir artikel ini, saya akan memperkenalkan rekomendasi program tambahan saat mempelajari pembelajaran mendalam.

Sudah waktunya untuk menggali lebih dalam dan mencari tahu lebih banyak tentang subjek ini.

Mengapa belajar Deep Learning?

Seperti yang telah dijelaskan, deep learning adalah bagian dari metode pembelajaran mesin. Sederhananya, ia mengajarkan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang datang secara alami kepada manusia. Pembelajaran mendalam pertama kali dikenalkan pada tahun1980, namun, saat itu fungsinya berbeda seperti sekarang. Ini ada hubungannya dengan kurangnya kekuatan komputer dan data.

Penawaran Terakhir yang Aktif Saat Ini:

Jika Anda masih pemula di bidang ini dan tidak memiliki pengalaman sebelumnya, mungkin sulit untuk memahami cara kerjanya. Untuk alasan ini, saya ingin menjelaskan topik ini dan menjelaskan bagaimana fungsi pembelajaran mesin dan bagaimana hal itu dapat dipraktikkan.

Ketika mencari informasi tentang pembelajaran mendalam, Anda juga akan menemukan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Semua itu sangat penting dalam teknologi yang berdampak pada kehidupan kita sehari-hari.

Deep learning digunakan dalam berbagai teknologi, termasuk:

• Mobil self-driving. Pembelajaran mendalam memungkinkan mereka untuk mengenali orang-orang yang menyeberang jalan, rambu-rambu jalan, dll. Tujuan utamanya adalah untuk mengajarkan teknologi untuk melihat hal-hal seperti yang dilakukan manusia dan belajar untuk tampil sendiri.  
• Kontrol suara. Sebagian besar dari kita terbiasa dengan speaker, TV, tablet, dan ponsel bebas tangan yang dikendalikan oleh suara. Tentu saja, hanya sebagian kecil orang yang menyadari bahwa pembelajaran mendalam ada di balik semua itu.  
• Hiburan. Pembelajaran mendalam digunakan di VEVO, Netflix, Amazon, dan platform lainnya. Misalnya, Netflix menggunakan pembelajaran mendalam untuk memberi pelanggan pengalaman yang dipersonalisasi dengan menawarkan berbagai film dan acara TV berdasarkan konten yang sebelumnya ditonton.  
• Pengenalan visual. Karena pembelajaran mendalam, mesin mampu menyortir gambar ke dalam kategori yang berbeda seperti sekelompok orang, wajah, bangunan, dll. Mereka bahkan dapat menawarkan kategorisasi berdasarkan acara atau tanggal tertentu.  
• Kesehatan. Saat ini, pembelajaran mendalam banyak digunakan dalam pelayanan kesehatan. Ini dapat membantu membuat diagnosis yang lebih cepat dan lebih akurat, memprediksi risiko kesehatan di masa depan, dan sebagainya.

Jadi, karena pembelajaran mendalam, komputer dapat menyelesaikan berbagai tugas, mereka dapat mengenali gambar, suara atau teks, seperti yang dilakukan orang. Bahkan, beberapa model pembelajaran mendalam dapat mencapai hasil yang lebih baik daripada manusia, misalnya, dalam pelayanan kesehatan. Ini ada hubungannya dengan akurasi lengkap yang tidak banyak manusia dapat memberikan.

Tak perlu dikatakan, pembelajaran mendalam digunakan di berbagai bidang saat ini (perlu diingat bahwa saya hanya memberikan beberapa contoh). Untuk alasan ini, mempelajari program Udacity Deep Learning Nanodegree dapat membuka pintu baru bagi Anda, terutama dalam peluang karir baru. Lagi pula, para ahli di bidang ini selalu dibutuhkan.

Sekarang sudah jelas apa itu pembelajaran mendalam, di mana digunakan, dan mengapa layak dipelajari. Jadi sekarang mari kita membahas lebih lanjut ulasan program Udacity Deep Learning Nanodegree dan cari tahu lebih lanjut tentang itu.

Program Nanodegree Udacity Deep Learning (Daftar di SINI)

• Perkiraan waktu: 4 bulan (12 jam per minggu) 
• Harga: $1356 ($ 339 per bulan) 
• Sertifikat: YA 
• Level: Menengah - Lanjutan 
• Daftar DI SINI

Ketika mencari Udacity Deep Learning Anda akan segera menemukan program Udacity Nanodegree. Meskipun ada juga kursus pembelajaran mendalam reguler yang tersedia di platform ini, jelas bahwa program ini direkomendasikan bagi mereka yang ingin mendapatkan pengetahuan mendalam daripada informasi yang sangat umum.

Udacity Deep Learning direkomendasikan untuk semua orang yang ingin memahami bagaimana hal itu mengubah dunia di sekitar kita. Kursus ini berfokus pada mengajar Anda bagaimana membangun dan menerapkan jaringan saraf Anda sendiri untuk berbagai tugas seperti generasi gambar dan klasifikasi, penyebaran model, dan prediksi time-series.

Ada banyak hal yang perlu dibahas di Udacity Deep Learning Nanodegree, jadi mari kita mulai dari awal.

Apa yang Harus Anda Ketahui Sebelum Mendaftar di Udacity Deep Learning Nanodegree?

Sebelum mendaftar di kursus atau program, penting untuk memastikan bahwa Anda memiliki pengetahuan dan pengalaman yang dibutuhkan. Jika tidak, Anda dapat kesulitan mempelajarinya.

Program Udacity Deep Learning Nanodegree dibuat untuk orang-orang yang ingin mendapatkan pengetahuan dalam kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam (jelas). Program ini mengharuskan Anda untuk memiliki pengalaman dengan Python, terutama NumPy dan panda.

Juga, akan lebih mudah bagi Anda jika Anda memiliki pengetahuan tentang pembelajaran mesin. Saya katakan lebih mudah karena pengalaman ini tidak diperlukan, Anda akan membahas semua dasar-dasar yang dibutuhkan dalam program ini. Selain itu, disarankan agar Anda terbiasa dengan kalkulus dan aljabar linier.

Secara keseluruhan, terlepas dari pengalaman dengan Python, pengetahuan yang direkomendasikan dalam pembelajaran mesin, dan keakraban dengan kalkulus dan aljabar linier, program Udacity Deep Learning Nanodegree akan cocok untuk pemula.

Sekarang, jika Anda tidak memiliki pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan, itu tidak berarti bahwa Anda tidak akan dapat mendaftar di program Udacity Deep Learning Nanodegree. Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana mungkin? Nah, Anda dapat dengan mudah mempersiapkan diri untuk belajar dengan Pemrograman AI dengan program Python Nanodegree.

Pemrograman AI dengan program Python Nanodegree adalah tentang dasar-dasar AI seperti alat pemrograman Python, NumPy dan PyTorch. Terlebih lagi, ini akan memberi Anda pengetahuan yang dibutuhkan dalam kalkulus dan aljabar linier, dan teknik utama jaringan saraf. Anda harus dapat menyelesaikan program ini dalam waktu 3 bulan, namun, setelah Anda selesai, Anda akan sepenuhnya siap untuk program Udacity Deep Learning Nanodegree.

Sekarang setelah Anda tahu pengetahuan dan keterampilan apa yang diperlukan untuk mendaftar dalam program ini dan mulai mempelajari pembelajaran mendalam, saatnya untuk melangkah lebih jauh dan mencari tahu lebih banyak tentang hal itu.

Kursus apa yang akan Anda bahas?

Program Udacity Deep Learning Nanodegree terdiri dari 5 program yang masing-masing mencakup beberapa pelajaran dan mencakup mata pelajaran yang berbeda. Mari kita bahas masing-masing kursus tersebut untuk mengetahui lebih lanjut tentang apa yang akan Anda pelajari.

Kursus 1: Jaringan Saraf

Kursus pertama berfokus pada dasar-dasar jaringan saraf. Anda akan belajar bagaimana menerapkan penurunan gradien dan backpropagation di Python. Terlebih lagi, Anda akan belajar menggunakan perkalian matriks NumPy, teknik yang dapat membantu meningkatkan pelatihan jaringan saraf serta mencegah overfitting data pelatihan dan praktik yang membantu meminimalkan kesalahan jaringan.

Selain itu, Anda akan belajar bagaimana mendefinisikan dan melatih jaringan saraf untuk analisis sentimen, dan bagaimana menggunakan PyTorch. Kursus ini juga mencakup proyek tentang membangun dan melatih jaringan saraf dari awal untuk memprediksi jumlah pengguna berbagi sepeda pada hari yang disediakan.

Kursus 2: Jaringan Saraf Konvolusional

Kursus kedua terdiri dari 7 pelajaran, ini semua tentang membangun jaringan konvolusional dan menggunakannya untuk mengklasifikasikan gambar berdasarkan berbagai objek dan pola yang muncul di dalamnya.

Pada awal kursus ini, Anda akan belajar melatih jaringan saraf Anda lebih cepat dengan menggunakan GPU Amazon. Anda juga akan belajar lebih banyak tentang Convolutional Neural Networks (CNN), CNN di PyTorch, inisialisasi berat untuk sampai pada solusi optimal lebih cepat, dan bahkan lebih.

Dalam kursus ini, Anda juga akan memiliki proyek menarik yang akan memungkinkan Anda untuk mendefinisikan Jaringan Saraf Konvoutional yang dapat mengidentifikasi ras anjing lebih baik daripada manusia rata-rata.

Kursus 3: Jaringan Saraf Berulang

Kursus ketiga adalah semua tentang membangun jaringan saraf berulang  dan jaringan saraf jangka pendek yang panjang dengan Pytorch. Kursus ini terdiri dari 6 pelajaran:

• Jaringan saraf berulang. 
• Jaringan memori jangka pendek yang panjang. 
• Implementasi RNN &LSTM.  
• Hiperparameter. 
• Embeddings & Word2vec. 
• Prediksi sentimen RNN.

Kursus ketiga juga mencakup proyek yang akan mengharuskan Anda untuk membuat jaringan berulang Anda sendiri serta jaringan memori jangka pendek yang panjang menggunakan PyTorch. Menghasilkan teks baru, melakukan analisis sentimen serta menggunakan jaringan berulang untuk menghasilkan teks baru juga merupakan bagian dari proyek ini.

Kursus 4: Jaringan Permusuhan Generatif

Kursus nomor 4 adalah semua tentang implementasi Deep Convolutional generative adversarial networks (GAN) yang akan membantu Anda menghasilkan gambar yang tampak realistis.

Kelas ini terdiri dari 4 pelajaran. Yang pertama berfokus pada jaringan permusuhan generatif dan menggunakannya pada dataset sederhana. Pelajaran kedua akan mengajarkan Anda cara menggunakan GAN untuk membuat gambar warna yang kompleks dari nomor rumah. Akhirnya, Anda akan belajar tentang formulasi CycleGan yang mampu belajar dari set gambar yang tidak berlabel.

Kursus ini akan sangat menarik untuk dipelajari karena proyek utama Anda adalah menghasilkan wajah yang tampak realistis dengan menerapkan semua pengetahuan yang Anda peroleh dalam pelajaran ini dan menggunakan Deep Convolutional GAN yang terbuat dari sepasang jaringan saraf multi-level yang bersaing satu sama lain untuk mencapai hasil terbaik.

Kursus 5: Memperbarui Model

Pada kursus terakhir, Anda akan belajar cara menggunakan Amazon SageMaker di AWS untuk menerapkan model analisis sentimen PyTorch Anda. Tujuan utamanya adalah untuk melatih model ini sehingga akan dapat melakukan analisis sentimen pada ulasan film - yang positif atau negatif.

Kursus ini mencakup 5 pelajaran:

• Pengenalan penyebaran - penggunaan penyebaran cloud dan berbagai metode penyebaran seperti situs web, aplikasi, dan sebagainya.  
• Terapkan model - belajar menerapkan algoritma bawaan menggunakan Amazon SageMaker. 
• Model kustom & web hosting - pelatihan dan menyebarkan model PyTorch Anda sendiri. 
• Pemantauan model - belajar menafsirkan pesan log, dan memantau perilaku model Anda.  
• Memperbarui model - mengevaluasi indikator seperti distribusi data untuk mengenali apakah model dapat diperbarui.

Seperti yang Anda lihat, ada begitu banyak yang harus dipelajari di Udacity Deep Learning, jadi mengapa tidak mulai sekarang?

Apa manfaat Program Udacity Nanodegree?

Sekarang setelah Anda tahu apa yang akan Anda pelajari, saya ingin membahas manfaat memilih Program Udacity Nanodegree, apakah itu pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, atau subjek lainnya.

Manfaat yang bisa diperoleh adalah:

• Pengalaman langsung. 
• Dapatkan akses ke Pengetahuan - wiki Udacity.  
• Student Hub - berkomunikasi dengan teman sekelas Anda.  
• Ruang kerja.  
• Kuis bergradasi secara otomatis untuk menguji pengetahuan Anda.  
• Buat rencana studi khusus.  
• Lacak kemajuan Anda.

Pertama-tama, program Udacity Nanodegree akan memberi Anda pengalaman langsung. Anda akan bekerja dengan proyek-proyek yang relevan dengan industri yang akan membantu Anda mendapatkan keterampilan berharga yang mudah diterapkan di dunia nyata. Udacity memiliki jaringan lebih dari 900 pengulas yang akan memberi Anda umpan balik personal dan akan membantu Anda mencapai hasil yang lebih baik. Juga, karena Udacity memiliki antarmuka yang sangat jelas, Anda dapat mengunggah proyek Anda tanpa banyak masalah.

Selain itu, setelah Anda mendaftar di Udacity Deep Learning Nanodegree, Anda mendapatkan akses ke Pengetahuan di mana Anda dapat menemukan jawaban atas pertanyaan Anda dalam waktu singkat. Terlebih lagi, Anda juga dapat menemukan jawaban atas pertanyaan yang dicari siswa lain serta terhubung dengan mentor untuk memecahkan masalah yang Anda alami.

Ada yang mengatakan bahwa cara termudah untuk belajar adalah dengan mengajar orang lain. Itulah yang dapat Anda lakukan dengan menggunakan Student Hub. Hal ini memungkinkan Anda untuk terhubung dengan sesama peserta didik, mengajukan pertanyaan serta memberikan saran. Katakan saja bahwa itu harus membuat pengalaman belajar Anda jauh lebih menyenangkan.

Sekarang, Workspaces memungkinkan Anda untuk menguji kualitas kode Anda serta output. Ini adalah bagian dari ruang kelas Anda. Terlebih lagi, Udacity Deep Learning Nanodegree menyertakan kuis yang akan memungkinkan Anda untuk menguji pengetahuan Anda dan melihat apakah Anda benar-benar memahami apa yang Anda pelajari. Kuis dinilai secara otomatis, sehingga Anda akan mendapatkan  hasilnya dalam waktu singkat. Perlu diingat bahwa jika Anda lupa tentang konsep tertentu, Anda dapat dengan mudah kembali ke kelas di mana Anda belajar tentang hal itu dan mengulanginya sekali lagi sampai Anda memiliki pemahaman penuh.

Untuk memotivasi diri anda dengan lebih baik, anda dapat membuat rencana studi khusus dan dengan mudah menambahkannya ke kalender pribadi Anda. Dengan cara ini, Anda akan selalu ingat kapan saatnya untuk belajar dan akan membuat rutinitas yang akan membantu Anda agar tetap mengikuti jadwal.

Udacity Deep Learning Nanodegree juga menyertakan progress tracker. Tak perlu dikatakan, ketika Anda dapat melihat kemajuan, lebih mudah untuk memotivasi diri sendiri untuk bergerak lebih jauh. Juga, program ini mencakup milestones yang berfungsi sebagai pengingat besar.

Jadi, setelah terdaftar dalam program Udacity Deep Learning Nanodegree, Anda akan memiliki pengalaman kelas online luarbiasa. Karena sebagian besar institusi tradisional telah mentransfer kelas secara online karena pandemi COVID-19, Anda akan memiliki pengalaman yang sangat mirip dengan mahasiswa, terutama karena Anda dapat berkomunikasi dengan teman sekelas Anda, meminta saran dan bahkan membantu siswa lain memahami topik tertentu.

Karena bagian dari tinjauan Udacity Deep Learning Nanodegree ini sudah jelas, mari kita membahas lebih jauh dan mencari tahu tentang para ahli yang akan mengajari Anda.

Siapa yang akan menjadi instruktur Anda?

Orang-orang mengatakan jika Anda ingin menjadi yang terbaik, Anda perlu belajar dari yang terbaik. Lagi pula, siapa yang dapat memberi Anda pengetahuan yang lebih baik daripada orang-orang yang telah bekerja di bidang tertentu selama bertahun-tahun?

Kembali ke Udacity Nanodegree, Anda akan memiliki 1 kurikulum utama dan 7 instruktur. Izinkan saya secara singkat memperkenalkan masing-masing instruktur:

• Cezanne Camacho (pemimpin kurikulum) - seorang ahli visi komputer yang menerima gelar Master di bidang Teknik Elektro dari Stanford University - salah satu universitas paling bergengsi di dunia. Dia menerapkan pembelajaran mendalam untuk diagnostik medis.  
• Matt Leonard (instruktur) - mantan fisikawan, ilmuwan data, dan ahli saraf penelitian yang memperoleh gelar Ph.D. dan menyelesaikan Postdoctoral Fellowship di University of California, Berkeley. 
• Luis Serrano (instruktur) - menerima gelar Ph.D. dalam matematika dari University of Michigan, Serrano memiliki kesempatan untuk bekerja di Google sebagai Insinyur Pembelajaran Mesin.  
• Alexis Cook (instruktur) - matematikawan terapan yang menerima gelar Master dalam ilmu komputer dari Brown University dan gelar Master dalam matematika terapan dari University of Michigan. 
• Jennifer Staab (instruktur) - memiliki gelar Ph.D. dalam Ilmu Komputer dan Magister Biostatistik. Dia telah bekerja sebagai ahli statistik dan ilmuwan komputer selama bertahun-tahun.  
• Sean Carrell (instruktur) - mengkhususkan diri dalam Aljabar Combinatorics, Carell adalah mantan matematikawan penelitian yang menyelesaikan gelar Ph.D. dan Postdoctoral Fellowship di University of Waterloo, Kanada. 
• Ortal Arel (instruktur) - sebelumnya bekerja sebagai profesor teknik komputer, menerima gelar Ph.D. di bidang Teknik Komputer dari University of Tennessee. 
• Jay Alammar (instruktur) - ilmuwan komputer.

Berdasarkan ulasan siswa, mereka sangat senang tidak hanya tentang pengetahuan yang mereka peroleh tetapi juga tentang instruktur yang membuat setiap kelas menarik dan layak ditunggu. Ini harus mendorong Anda untuk berhenti ragu-ragu dan mulai belajar sekarang.

Did you know?

Want to earn Rewards & gain real Web3 skills?

Ace exciting Missions, collect Bits & win huge Airdrop Prizes!

Start gaining 🚀

Harga Udacity Deep Learning & Dukungan Keuangan

Sekarang kita bergerak menuju akhir ulasan Udacity Deep Learning Nanodegree ini untuk membahas harga program ini dan mencari tahu apakah layak dibayar atau tidak.

Saat ini, program Udacity Deep Learning Nanodegree berharga $1356 untuk 4 bulan. Mungkin tampak cukup mahal untuk membayar semuanya sekaligus, tetapi Anda dapat memilih untuk membayar sesuai pemakaian. Jika Anda melakukan itu, Anda harus membayar $339 per bulan. Ini adil untuk mengatakan bahwa harganya sangat terjangkau, terutama ketika Anda melihat semua keterampilan yang akan Anda pelajari.

Juga, ada satu opsi lagi yang memungkinkan Anda untuk mulai belajar sekarang tetapi membayar nanti. Pembiayaan affirm memungkinkan Anda untuk melakukan pembayaran bulanan selama 3, 6, atau 12 bulan. Anda dapat membayar $113 per bulan pada 0% APR. Kedengarannya seperti pilihan yang baik, namun, itu sepenuhnya keputusan Anda.

Secara keseluruhan, program Udacity Deep Learning Nanodegree setara dengan program serupa lainnya yang ditawarkan oleh Udemy, edX, Coursera, dan platform pembelajaran online andal lainnya.

Penemuan Paling Disukai

Mencari informasi yang lebih mendalam tentang topik terkait? Kami telah mengumpulkan artikel serupa untuk Anda. Yuk kita lihat!

Technology

Bahasa Pemrograman untuk Pemula yang Mana untuk Dipelajari?

Career

Gaji Ahli Desain Website Profesional - Fakta Menarik

Platform Courses

Developer Full-Stack Udacity: Merintis Karir sebagai Developer Web

Alternatif untuk Udacity Deep Learning Nanodegree Program

Program Udacity Deep Learning Nanodegree jelas merupakan salah satu yang terbaik yang dapat Anda temukan, namun, ada juga alternatif lain yang mungkin ingin Anda pertimbangkan. Meskipun mereka tidak begitu luas, ribuan siswa telah mendaftar di dalamnya.

Tanpa basa-basi lagi, mari kita lihat alternatif tersebut.

Spesialisasi Deep Learning (Daftar di SINI)

• Platform: Coursera 
• Perkiraan waktu: 4 bulan (sekitar 5 jam per minggu) 
• Harga: GRATIS selama 7 hari, lalu $49 per bulan 
• Sertifikat: YA 
• Level: Intermediate 
• Daftar DI SINI

Spesialisasi Pembelajaran Mendalam adalah salah satu alternatif yang lebih baik untuk program Udacity Deep Learning Nanodegree. Ini berfokus pada kemampuan deep learning, tantangan dan konsekuensi. Anda akan belajar bagaimana membangun arsitektur jaringan saraf dan membuatnya lebih baik menggunakan teknik dan strategi yang berbeda seperti BatchNorm, Dropout, dan lain-lain.

Anda harus dapat menyelesaikan spesialisasi ini dalam waktu 4 bulan ketika belajar sekitar 5 jam per minggu. Apa yang menakjubkan tentang hal itu adalah bahwa Anda dapat mulai belajar secara gratis dan melihat apakah ini cocok untuk kebutuhan Anda atau tidak.

Spesialisasi Deep Learning yang ditawarkan oleh Coursera direkomendasikan untuk siswa tingkat menengah karena Anda perlu memiliki pengetahuan Python, termasuk keterampilan pemrograman dasar, pemahaman tentang struktur data, pernyataan if/else dan loop. Anda juga perlu memiliki pemahaman dasar tentang aljabar linier dan ML.

Setelah Anda menyelesaikan spesialisasi ini, Anda akan memiliki pengetahuan teoritis dan praktis.

Mulai belajar SEKARANG.

Sertifikat Profesional dalam Pembelajaran Mendalam (Daftar di SINI)

• Platform: edX 
• Perkiraan Waktu: 8 bulan (2-4 jam per minggu) 
• Harga:  
• Sertifikat: YA 
• Level: Intermediate 
• Daftar DI SINI

Sertifikat Profesional dalam Pembelajaran Mendalam yang ditawarkan oleh edX adalah alternatif lain bagi mereka yang mencari "pembelajaran mendalam Udacity". Program ini bersifat mandiri, sehingga Anda akan dapat belajar kapan pun Anda menemukan waktu.

Sertifikatnya mencakup beberapa kursus, termasuk dasar-dasar pembelajaran mendalam dengan Keras, dasar-dasar PyTorch untuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dengan Python dan PyTorch, pembelajaran mendalam dengan Tensorflow, dan lain-lain.

Dalam program ini, Anda akan belajar lebih banyak tentang aplikasi praktis dan berbagai konsep pembelajaran mendalam. Terlebih lagi, Anda akan belajar bagaimana membangun model dan algoritma dengan menerapkan pembelajaran mendalam. Untuk melakukan itu, Anda akan menggunakan berbagai pustaka seperti PyTorch, Tensorflow dan Keras.

Kursus ini tidak hanya tentang materi teoritis, Anda juga akan mendapatkan pengalaman praktis melalui berbagai tugas, pekerjaan laboratorium langsung, dan proyek-proyek yang akan membantu memecahkan masalah yang sebenarnya.

Untuk menyelesaikan Sertifikat Profesional dalam Pembelajaran Mendalam, Anda perlu menyiapkan proyek capstone pembelajaran mendalam. Dengan menggunakan proyek ini Anda akan dapat memamerkan keterampilan Anda kepada majikan masa depan dan mendapatkan kesempatan kerja yang lebih baik.

Mulai belajar SEKARANG.

Pro

• Mudah digunakan
• Menawarkan konten berkualitas
• Harga transparan

Fitur-Fitur Utama

• Gratis sertifikat penyelesaian
• Fokus pada keahlian data science
• Waktu belajar yang fleksibel

SAVE 50%

Pro

• Desain yang sederhana (tidak ada informasi yang tidak perlu)
• Kursus-kursus berkualitas tinggi (bahkan untuk kategori yang gratis)
• Terdapat berbagai fitur khusus

Fitur-Fitur Utama

• Program Nanodegree
• Cocok untuk perusahaan/firma
• Sertifikat kelulusan berbayar

40% OFF

Pro

• Cukup terkemuka di pasaran
• Tersedia beragam fitur
• Kursus setingkat universitas

Fitur-Fitur Utama

• Kursus setingkat universitas
• Cocok untuk kalangan korporasi
• Sertifikat kelulusan berbayar

Deep Learning A-Z™: Jaringan Saraf Buatan Langsung (Daftar di SINI)

• Platform: Udemy 
• Perkiraan Waktu: 22,5 jam 
• Harga: $11,99 
• Sertifikat: YA 
• Level: Intermediate 
• Daftar DI SINI

Deep Learning A-Z™: Hands-On Artificial Neural Networks adalah kursus ekstensif yang akan mengajarkan Anda cara membuat algoritma pembelajaran mendalam di Python. Dalam kursus ini, Anda akan belajar dari para ahli di bidangnya, jadi mereka pasti akan mengajarkan Anda pengetahuan yang berharga.

Seperti yang saya sebutkan, kursus ini jelas sangat luas, terdiri dari 26 bagian, 173 perkuliahan dan sekitar 22 jam konten. Meskipun serba mandiri, semua orang akan dapat menyelesaikannya dalam kerangka waktu yang berbeda.

Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan pengetahuan di Jaringan Saraf Tiruan, Jaringan Saraf Konvolusional, Jaringan Saraf Berulang, Peta Pengorganisasian Diri, Mesin Boltzmann dan Autoencoders. Terlebih lagi, Anda akan mendapatkan pengalaman langsung dan belajar bagaimana menerapkan Jaringan Saraf Tiruan, Jaringan Saraf Konvolusional, Jaringan Saraf Berulang, dan semua jaringan lain yang telah dibahas sebelumnya dalam situasi kehidupan nyata.

Instruktur kursus Anda adalah Kirill Eremenko dan Hadelin de Ponteves. Kirill Eremenko adalah ilmuwan data yang memiliki pengalaman di bidang keuangan, ritel, transportasi dan industri lainnya. Hadelin de Ponteves adalah pengusaha AI yang juga salah satu pendiri dan CEO di BlueLifeAI. Dia sudah membuat lebih dari 70 kursus online berperingkat tinggi.

Karena kursus ini adalah jalur pembelajaran seri, disarankan untuk terus belajar kursus lain yang disediakan untuk pengetahuan yang mendalam.

Mulai belajar SEKARANG.

Apakah kamu tahu?

Pernahkah Anda bertanya-tanya situs belajar online mana yang terbaik untuk pengembangan karier Anda?

Lihat & bandingkan situs belajar online paling TOP satu per satu.

Penemuan Paling Trending

Jelajahi koleksi artikel, panduan & tutorial terkait Crypto Exchange kami yang paling menyeluruh. Selalu buat keputusan yang tepat!

How-To

Cara Terbaik Belajar Coding

Perbandingan

Udemy versus Pluralsight: Opsi Mana yang Lebih Unggul?

Perbandingan

HTML vs PHP: Sebaiknya Mulai Dari Mana?

Kesimpulan

Setelah menyelesaikan ulasan Udacity Deep Learning Nanodegree, jelas bahwa program ini adalah salah satu pilihan terbaik bagi mereka yang ingin menjadi ahli dalam pembelajaran mendalam. Program ini terdiri dari 5 kursus:

• Jaringan Saraf 
• Jaringan Saraf Konvolusional 
• Jaringan Saraf Berulang 
• Jaringan Permusuhan Generatif  
• Memperbarui Model

Hampir setiap kursus tidak hanya mencakup pengetahuan teoritis tetapi juga pengalaman langsung yang akan membantu Anda untuk lebih memahami setiap subjek. Setelah terdaftar dalam program ini, Anda akan mendapatkan akses ke berbagai layanan karir, dukungan teknis mentor, kemampuan untuk belajar pada jam-jam fleksibel dan berpartisipasi dalam berbagai proyek dunia nyata.

Dalam program Udacity Deep Learning Nanodegree, Anda akan belajar dari para ahli di bidangnya, termasuk ilmuwan data, ahli saraf, matematikawan, ahli penglihatan komputer, insinyur komputer, dan spesialis lain yang akan mentransfer pengetahuan mereka kepada Anda.

Program ini berharga $1356 yang juga $339 per bulan. Meskipun bisa sedikit mahal, Anda bisa mendapatkan dukungan keuangan dari Udacity. Juga, Anda dapat memanfaatkan pembiayaan Affirm dan mulai belajar sekarang tetapi membayar nanti.

Sebelum mendaftar di program ini, pastikan Anda memiliki pengetahuan yang dibutuhkan. Anda harus memiliki pengalaman dengan Python, pengetahuan dasar dalam pembelajaran mesin juga akan sangat bagus, dan Anda harus terbiasa dengan kalkulus dan aljabar linier. Jika Anda tidak memiliki pengalaman ini, tidak perlu khawatir, Anda dapat mendaftar di Pemrograman AI dengan program Python Nanodegree  yang akan memberi Anda keterampilan yang dibutuhkan.

Akhirnya, jika Anda ingin memeriksa beberapa alternatif hebat lainnya, termasuk program dan kursus tentang pembelajaran mendalam, Anda pasti harus melihat opsi ini:

• Spesialisasi Pembelajaran Mendalam 
• Sertifikat Profesional dalam Pembelajaran Mendalam 
• Deep Learning A-Z™: Jaringan Saraf Buatan Langsung

Saya harap ulasan Udacity Deep Learning Nanodegree ini memberi Anda semua informasi yang Anda cari. Jadi tunggu apa lagi dan mulailah belajar untuk menjadi ahli deep learning!

Referensi Ilmiah