Recensione Deep Learning Specialization

recensione deep learning specialization

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C’è solo un motivo per cui sei atterrato su questo articolo*. Sei indeciso se acquistare o seguire il corso più famoso al mondo di Andrew Ng, ovvero quello sulla Deep Learning Specialization.

In questo articolo, recensirò la Deep Learning Specialization che io ho seguito più di due mesi fa (da calcolare dall’uscita di questo articolo).

Prima di iniziare però, ecco una cosa molto importante che devi fare: NON ACQUISTARE LA SPECIALIZZAZIONE se prima non hai letto tutto l’articolo.

Va bene?

Allora possiamo incominciare. Ti prometto di essere il più esaustivo possibile e di non tralasciare niente. In questo modo potrai decidere se acquistare e seguire la specializzazione senza che tu abbia dei dubbi.

*In realtà potresti anche essere atterrato su questo articolo non conoscendo questo percorso di formazione, ma comunque desideri sapere cos’è.

Innanzitutto, perché seguire la specializzazione?

Andrew Ng oltre ad essere il fondatore di Coursera (la piattaforma che ospita il corso), è anche il fondatore di DeepLearning.ai. Una delle cose che distingue questo corso, da altri corsi, è la passione che Andrew Ng ci mette per trasmettere nel modo più chiaro possibile, i concetti che lui stesso applica sul campo.

La specializzazione sul Deep Learning è uno dei suoi (per)corsi più famosi perché, oltre alla chiarezza dei concetti trasmessi, è uno dei più completi mai visti fino ad oggi.


Se vuoi seguire questa specializzazione ti consiglio prima di seguire il suo corso sul Machine Learning oppure se non sei ancora pratico con queste discipline, ti consiglio questa guida su come studiare l’intelligenza artificiale nel 2021.


Perché acquistare la specializzazione e cosa comprende

La specializzazione va acquista perché ti offre vantaggi molto competitivi rispetto a chi la segue solamente in modalità audit.

Vediamo insieme alcuni dei motivi per il quale dovresti acquistare la specializzazione (più avanti ti dirò il prezzo e un piccolo metodo per risparmiare – del tutto legale – che io ho utilizzato):

  1. Mentalità: il nostro cervello purtroppo funziona in maniera un po’ contorta. Non dà molto valore a una cosa quando la otteniamo senza aver fatto il minimo sforzo. Quindi se seguiremo il corso in maniera totalmente gratuita impegneremo meno energie nel seguirlo e applicarlo.
  2. Quiz: acquistando il corso potrai ripetere ogni capitolo grazie ai quiz che serviranno alla tua valutazione finale.
    Perché è buono svolgere i quiz alla fine di ogni capitolo?
    Svolgere i quiz alla fine di ogni capitolo ti aiuterà a memorizzare ancora meglio le cose che hai appreso durante lo studio del capitolo stesso.
  3. Progetti pratici: sono una delle cose migliori che ci possano essere oggi in un corso online. Questi sono dei veri e propri esercizi guidati che ti aiutano a comprendere meglio i concetti teorici, applicandoli alla pratica.
    Ogni progetto è realizzato su misura per ogni capitolo, per questo non dovrai perdere tempo a cercare progetti per esercitarti su quell’argomento specifico.
    Infine, una delle cose che più mi sono piaciute è che per ogni passaggio di codice c’è una spiegazione che ti aiuta a comprendere ancor meglio quello che stai facendo.
  4. Community: se avrai difficoltà, dubbi o domande c’è un’intera community mondiale pronta ad aiutarti. Io l’ho trovata davvero utile quando ho riscontrato dei problemi su un progetto!
  5. Certificazione: credo che questa la possiamo far rientrare nei vantaggi dell’acquisto. A fine di tutta la specializzazione otterrai un certificato che attesta a livello mondiale che tu hai acquisito tali competenze sia teoriche che pratiche.

Deep Learning Specialization su Coursera: quanto costa?

Dipende. Si hai capito molto bene. Dipende da quanto ci metti tu a studiare, più tempo passi a studiare e più pagherai l’abbonamento alla specializzazione.

A seconda della persona questo può essere un vantaggio o uno svantaggio. Tocca a te decidere se ti conviene fare l’acquisto in un periodo in cui sei più libero o meno.

Se però hai urgenza di seguirla, non perderti in chiacchiere perché alla fine il costo è irrisorio per quello che effettivamente vale un percorso del genere (più tardi ti dirò quanto ho pagato).

Da cos’è composta la specializzazione sul Deep Learning di Andrew Ng?

recensione deep learning specialization

Si chiama specializzazione perché non è un corso singolo, è un insieme di 5 corsi che ti introducono nel grande mondo del Deep Learning. Ogni corso ha una finalità specifica e ti aiuta a comprendere meglio quel determinato argomento.

A loro volta i corsi sono divisi in 3-4 “week” e ognuna di queste “week” ha delle lezioni video, quiz e progetti (o per meglio dire “LAB” – laboratori). Per terminare a differenza del corso sul Machine Learning , qui abbiamo anche delle interviste ad esperti di settore che studiano e praticano la materia del Deep Learning da moltissimi anni.

Ma quindi quali sono questi corsi?

Ecco qui un elenco dei 5 corsi compresi nella specializzazione:

  1. Neural Networks e Deep Learning: in questo primo corso studierai i concetti fondamentali delle reti neurali e del DL. 
  2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization: aprirai la scatola nera del Deep Learning per capire i processi che guidano le prestazioni e generare buoni risultati in modo sistematico.
  3. Strutturare i progetti di Machine Learning: imparerai come costruire un progetto di machine learning di successo e farai pratica con il processo decisionale come leader di un progetto di machine learning.
  4. Reti neurali convoluzionali: capirai come si è evoluta la computer vision e conoscerai le sue applicazioni come la guida autonoma, il riconoscimento dei volti, la lettura delle immagini radiologiche e altro ancora.
    Abbiamo scritto un articolo su cosa sono le reti neurali convoluzionali, ecco il link.
  5. Modelli sequenziali: diventerai familiare con i modelli sequenziali e le sue applicazioni come il riconoscimento vocale, la sintesi musicale, i chatbot, la traduzione automatica, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), e altro ancora.

Se vuoi avere più informazioni su cosa imparerai alla fine di ogni corso, puoi andare sulla pagina della specializzazione nella sezione “Courses”.


Per tua informazione, i corsi possono essere acquistati individualmente. Il problema è che acquistandoli individualmente non potrai beneficiare della certificazione finale dell’intera specializzazione (ho inserito i link nei titoli dell’elenco). 

Come seguire la specializzazione: la mia esperienza

Magari ti starai chiedendo come io stesso ho studiato e quanto tempo ci ho messo per seguire l’intera specializzazione. Però, prima di dirti ciò, voglio evidenziare un errore che ho commesso.

Come sai i corsi si possono seguire in modalità audit, senza che tu faccia l’acquisto. All’inizio ho fatto proprio questo. Avevo cominciato a seguire i corsi in maniera del tutto gratuita solo che poi mi sono ritrovato ad affrontare un problema. La mentalità.

Infatti, come ti ho detto prima, quando acquistiamo una cosa o la otteniamo con più fatica percepiamo più valore per quella determinata cosa.

Ecco io non l’avevo considerato.

Così dopo essermi preso una pausa di qualche giorno e aver valutato i vari vantaggi della specializzazione fatta su Coursera (descritti sopra), ho deciso di acquistarla.

Per completare tutti e 5 i corsi e finire l’intera “Specialization” ci ho messo un mese e una settimana studiando tutte le mattine con solo due giorni di pausa durante la settimana.

Avendo seguito per un mese e poco più la specializzazione, ho pagato intorno ai 45 euro.

Ma come ho fatto a pagare solo un mese e non due visto che ci ho messo qualcosina in più?

Semplicemente ho sfruttato la prova dei 7 giorni. Ti spiego come.

Prima ancora di cominciare la prova ho seguito tutte le video lezioni delle prime e due “week” e dopo ho iniziato la prova gratuita. Questo mi ha permesso di avere più tempo per sfruttare l’intero mese di abbonamento (l’addebito avviene l’ottavo giorno dall’inizio della prova).

Un consiglio che mi sento di darti è quello di seguire attentamente quello che di Andrew Ng e di prenderti del tempo per apprendere, inserendo delle pause durante la settimana.

Ma cosa fare una volta finita tutta la Deep Learning Specialization?

Una volta che hai terminato tutti e 5 i corsi ricordati di disattivare l’abbonamento (è automatico, quindi anche se hai terminato potrebbero addebitarti un altro pagamento).

Ecco qui i passaggi per la disattivazione:

  1. Clicca in alto a destra sul tuo nome;
  2. “My purchase”;
  3. “Deactivate subscription”.

ATTENZIONE: Quando lo hai disattivato non potrai più accedere ai quiz e agli esercizi, quindi se vuoi tenere i progetti per te, ricordati di scaricarli una volta completati!

Io tutt’oggi, per ripetere, mi rivedo qualche lezione del corso in maniera del tutto gratuita. Per quelle non c’è bisogno di riattivare l’abbonamento 😉 .

Conclusione

Spero che questa recensione sia stata utile a chiarirti le idee e a comprendere meglio quella che è la Deep Learning Specialization di Andrew Ng. Per praticità ti lascio il link alla pagina della specializzazione, qui.

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Antonio Furioso

Antonio Furioso

Fondatore di Neuragate. Credo molto in quello che le immagini possono comunicare, per questo sono fortemente attratto dalla Computer Vision. Mi piace tutto quello che è nuovo. La curiosità è quella che mi spinge oltre le aspettative e a fare sempre di più.

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