Minha experiencia no curso do deeplearning.ai no Coursera

Nesse post vou contar um pouco de como foi a experiencia de fazer o curso de deeplearning.ai do Andrew Ng e já posso começar adiantando que foi genial e me abriu muito a cabeça, desde o simples ao avançado. Então vamos por partes.

Um pouco do Andrew Ng

Prazer, Andrew Ng! kk’

Caso vocês não vivam nesse planeta ou não saibam bem quem são os grandes mitos da AI atualmente, saiba que Andrew Ng está no meio.

Acho válido contar um pouco da história dele. O cara criou um curso online de Machine Learning que, se você quiser entender tudo que tem por trás daqueles algoritmos de Machine Learning, você deveria faze-lo agora, nem que seja de graça pelo puro e simples aprendizado. Esse curso dele “virou” o Coursera, que é uma das maiores plataformas de cursos online na forma MOOC do mundo. Não vou ficar contando a história dele aqui, se quiser saber mais clique aqui.

Depois de tudo isso ele criou a deeplearning.ai que é uma escola focada em espalhar a AI pelo mundo e propagar ela de forma mais democrática. Foi aí que eu descobri esse curso no Coursera e decidi entrar de cabeça.

O que tem demais nesse curso?

O curso é dividido em 5 cursos, na verdade é uma especialização em Deep Learning, aonde ele conta com:

  • Neural Networks and Deep Learning;
  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization;
  • Structuring Machine Learning Projects;
  • Convolutional Neural Networks;
  • Sequential Models.

O primeiro tópico ele da uma introdução muito boa sobre os conceitos de Redes Neurais, que você pode ler mais clicando aqui. Depois ele segue em formas de otimizar o algoritmo e estruturar o projeto como um todo, tudo é muito bem detalhado e ele faz questão de explicar cada detalhe, incluindo a parte matemática mais aprofundada como, por exemplo, como é feito o cálculo de Backpropagation entre outras coisas.

Os dois últimos são um pouco mais puxados, mas de longe os mais legais, as redes convolucionais, que ainda vou falar aqui no Medium sobre elas, são basicamente algoritmos que reconhecem imagens, falando de uma forma bem porca, e os modelos sequenciais são algoritmos que aprendem a fazer previsões, explicando mais porcamente ainda. Não vou falar muito, pois como eu disse ainda vai ter artigo aqui sobre cada um deles separado.

E os prazos? Da para fazer em 3 meses?

A resposta é, como sempre: Depende! Se você dedicar umas 5 a 10 horas semanais e não engasgar muito nos trabalhos é certeza que sim, caso contrário da para você ir no seu ritmo.

Eu completei todo o curso em 1 mês, mas vale lembrar que, modéstia a parte, eu tenho uma base matemática boa, alem de ter muito bem fundamentado os conceitos de programação, principalmente em Python. Você pode saber o que de matemática precisa para Machine e Deep Learning clicando aqui.

Conclusão e opinião geral

Agora que são elas em kk’, bom o curso é excelente, muito bom mesmo, magnifico se, e somente se, você quer saber como os algoritmos funcionam. Se você for uma pessoa mais prática que só quer usar as ferramentas como Tensorflow, Sklearn, Keras e Pytorch, não entre nesse curso!

Ele basicamente vai falar muita teoria de como as redes funcionam, como elas são feitas, suas arquiteturas gerais, entre outras coisas. Os projetos se baseiam na mesma ideia. Tem projetos práticos, mas (não comparando a genialidade do Andrew com a de qualquer pessoa) existem cursos na Udemy com projetos práticos retratados de uma forma melhor e mais moderna e, é claro, bem mais barato.

O preço é barato, sim isso mesmo, mas como está em dólar e o dólar atualmente está cotado em R$ 3,70 mais ou menos, o barato sai caro, mas você pode usar isso como incentivo para terminar em 1 mês, só não vem me culpar se não conseguir em kk’.

Bom galera, esse foi mais um artigo simples que decidi compartilhar com vocês, se gostou deixe seu clap, comente e podem me adicionar no LinkedIn e me seguir no Github que FINALMENTE! eu criei vergonha na cara e estou começando arrumar ele e colocar os projetos novos lá, até final de Março de 2018 estará lá, alem é claro dos projetos que pretendo criar Open Source mais para frente.

No mais é só isso, qualquer duvida podem mandar que responderei com prazer. Até mais!