Meilleurs cours d'apprentissage en profondeur Coursera
La spécialisation Deep Learning de DeepLearning.AI est le meilleur cours dans l'ensemble
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L'apprentissage en profondeur est une forme d'apprentissage automatique qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Dans l'apprentissage en profondeur, les machines utilisent des centaines, voire des milliers de couches de réseaux de neurones artificiels pour apprendre et s'adapter par l'expérience. Les voitures sans conducteur, les appareils grand public à commande vocale et de nombreuses autres technologies reposent sur l'apprentissage en profondeur.
Les meilleurs cours d'apprentissage en profondeur de Coursera couvrent les concepts d'apprentissage en profondeur et les meilleures pratiques. Le matériel de cours, y compris les conférences vidéo, les lectures et les devoirs de programmation notés, est détaillé, clair et engageant. Enfin, les meilleurs cours d'apprentissage en profondeur Coursera sont dispensés par des instructeurs hautement qualifiés qui sont également des praticiens dans leurs domaines.
Meilleurs cours d'apprentissage en profondeur Coursera de 2022
- Meilleur dans l'ensemble : Spécialisation Apprentissage Profond
- Idéal pour les débutants : L'IA pour tous
- Idéal pour intermédiaire : Premiers pas avec TensorFlow 2
- Idéal pour Avancé : Deep Learning probabiliste avec TensorFlow 2
- Idéal pour le certificat professionnel : Certificat professionnel de développeur DeepLearning.AI TensorFlow
- Idéal pour faire avancer sa carrière : Introduction à l'apprentissage en profondeur
- Idéal pour la spécialisation : Spécialisation Ingénierie d'apprentissage automatique pour la production (MLOps)
- Idéal pour l'apprentissage pratique : Détecter le COVID-19 avec une radiographie pulmonaire à l'aide de PyTorch
- Spécialisation Apprentissage Profond
- L'IA pour tous
- Premiers pas avec TensorFlow 2
- Deep Learning probabiliste avec TensorFlow 2
- Certificat professionnel de développeur DeepLearning.AI TensorFlow
- Introduction à l'apprentissage en profondeur
- Spécialisation Ingénierie d'apprentissage automatique pour la production (MLOps)
- Détecter le COVID-19 avec une radiographie pulmonaire à l'aide de PyTorch
- verdict final
- Comparer les fournisseurs
- Comment choisir
- En ligne ou en personne
- FAQ
- Méthodologie
Meilleur dans l'ensemble : Spécialisation Apprentissage Profond
- Prix: 49 $ par mois
- Temps pour terminer : 140 heures sur cinq mois
- Niveau d'expérience: Intermédiaire
La spécialisation en apprentissage en profondeur de DeepLearning.AI enseigne aux étudiants les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur et comment les appliquer, ce qui lui vaut notre première place dans l'ensemble.
Avantages et inconvénients AvantagesAllie théorie et pratique
Instructeurs les mieux notés
Connaissances Python requises
Impossible d'acheter des cours individuellement
La spécialisation Deep Learning de DeepLearning.AI combine des conférences et des lectures sur l'apprentissage profond avec des instructions pratiques sur la façon de construire et de former des architectures de réseaux neuronaux. Il équilibre parfaitement la théorie et la pratique, ce qui en fait le meilleur programme d'apprentissage en profondeur de Coursera dans l'ensemble.
Nous vous suggérons de suivre les cinq cours de cette spécialisation hautement cotée. Mais si vous recherchez un cours unique sur l'apprentissage en profondeur, nous vous recommandons Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur . C'est le premier cours de la spécialisation et il se concentre sur les concepts de base de l'apprentissage en profondeur. En 2019, c'était l'un des cours les plus populaires de la plateforme Coursera. Vous pouvez vous inscrire pour 49 $ par mois, ce qui vous donne accès à tous les cours de la spécialisation Deep Learning. Malheureusement, vous ne pouvez pas acheter les cours individuellement.
La spécialisation Deep Learning est enseignée par trois des meilleurs instructeurs de Coursera : Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri et Kian Katanforoosh. Ng est le fondateur de DeepLearning.AI et instructeur auxiliaire à l'Université de Stanford. Il est également l'un des co-fondateurs de Coursera et enseigne certains des cours les plus populaires de la plateforme.
Idéal pour les débutants : L'IA pour tous
- Prix: 49 $ pour 180 jours
- Temps pour terminer : Six heures sur quatre semaines
- Niveau d'expérience: Débutant
La capacité de l'instructeur Andrew Ng à expliquer des sujets techniques complexes de manière claire et concise fait de l'IA pour tous notre meilleur cours d'apprentissage en profondeur Coursera pour les débutants.
Avantages et inconvénients AvantagesBon pour les professionnels non techniques
Des avantages professionnels avérés
Contenu de cours limité
Formation technique limitée
AI for Everyone aborde l'apprentissage en profondeur dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA). Le cours se concentre sur des concepts généraux, tels que l'impact de l'IA sur les entreprises et la société. Il s'agit d'un cours accessible aux chefs de projet, aux analystes commerciaux et à d'autres professionnels non techniques, ce qui en fait le meilleur cours d'apprentissage en profondeur de Coursera pour les étudiants débutants qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'IA.
AI for Everyone ne comprend que six heures de contenu, ce qui a amené certains critiques à se plaindre que cela ne vaut pas le prix de 49 $. Cependant, d'autres étudiants louent les conférences lucides de l'instructeur Andrew Ng sur l'IA et d'autres sujets complexes. De plus, 29 % des diplômés déclarent avoir commencé une nouvelle carrière après avoir terminé le cours, ce qui suggère que cela peut être un tremplin utile vers une carrière en IA ou apprentissage automatique .
Le matériel de cours AI for Everyone comprend des conférences vidéo et des quiz. Plus de 600 000 étudiants se sont inscrits à AI for Everyone et, en 2019, c'était l'une des classes les plus populaires de Coursera.
Idéal pour intermédiaire : Premiers pas avec TensorFlow 2
- Prix: 49 $ par mois
- Temps pour terminer : 26 heures sur cinq semaines
- Niveau d'expérience: Intermédiaire
Ce cours est très bien noté et fournit une introduction complète à TensorFlow, un populaire logiciels open source bibliothèque utilisée pour créer des réseaux de neurones à grande échelle.
Avantages et inconvénients AvantagesInstructeur très bien noté
Projet de synthèse pratique
Problèmes techniques avec Capstone
N'utilise pas la dernière version de TensorFlow
Premiers pas avec TensorFlow 2 est le premier des trois cours de la spécialisation TensorFlow 2 pour l'apprentissage en profondeur proposé par l'Imperial College de Londres. Le cours s'adresse aux étudiants expérimentés dans l'apprentissage automatique mais qui débutent avec TensorFlow, un framework open source populaire utilisé dans l'apprentissage en profondeur. Comprendre comment utiliser TensorFlow est essentiel pour les professionnels de l'apprentissage automatique qui souhaitent progresser dans le domaine. Ce cours fournit une introduction claire et complète à TensorFlow, ce qui en fait la meilleure option pour les étudiants de niveau intermédiaire.
Le cours de 26 heures est divisé en cinq séances hebdomadaires. Au cours de la dernière semaine, les étudiants créent leurs propres modèles d'apprentissage en profondeur de classificateur d'images. Premiers pas avec TensorFlow 2 comprend des conférences vidéo, des quiz pratiques et des devoirs de programmation notés.
D'anciens étudiants disent que Premiers pas avec TensorFlow 2 est simple et complet. Cependant, certains examinateurs signalent avoir rencontré des problèmes techniques lors de la réalisation de leurs projets de synthèse. Pourtant, les critiques des cours sont largement positives et l'instructeur, le Dr Kevin Webster, a actuellement une note de 4,92 sur 5 étoiles.
Idéal pour les avancés : Deep Learning probabiliste avec TensorFlow 2
- Prix: 49 $ par mois
- Temps pour terminer : 53 heures sur quatre semaines
- Niveau d'expérience: Avancée
L'apprentissage en profondeur probabiliste avec TensorFlow 2 est un cours stimulant et lourd en statique qui aborde les problèmes critiques de l'apprentissage en profondeur, ce qui en fait notre premier choix pour les étudiants avancés.
Avantages et inconvénients AvantagesAborde des sujets importants dans l'apprentissage en profondeur
Projet pratique
Engagement de temps important
Accent mis sur les statistiques
N'utilise pas la dernière version de TensorFlow
L'apprentissage probabiliste avec TensorFlow 2 est le troisième cours de la spécialisation TensorFlow 2 de l'Imperial College London pour l'apprentissage en profondeur. Il se concentre sur les approches probabilistes de l'apprentissage en profondeur utilisées pour quantifier l'incertitude et le bruit dans les ensembles de données. La quantification de l'incertitude est cruciale pour les modèles d'apprentissage en profondeur utilisés dans les voitures autonomes, les dispositifs médicaux et d'autres applications à enjeux élevés. L'importance du sujet du cours, enseigné par un chercheur de premier plan dans le domaine, en fait notre premier choix pour les étudiants avancés.
L'apprentissage probabiliste avec TensorFlow 2 se concentre fortement sur l'analyse statistique. Le cours fait suite aux deux premiers cours de la spécialisation, Premiers pas avec TensorFlow 2 et Personnalisation de vos modèles avec TensorFlow 2. Avant de vous inscrire, vous devez connaître Python 3 et comprendre les bases de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur. Vous devez également avoir de l'expérience avec les probabilités et les statistiques.
Ce cours de 53 heures dure cinq semaines. Au cours de la cinquième semaine, les étudiants entraînent un algorithme d'encodeur automatique variationnel sur un ensemble de données d'images. Le matériel de cours comprend des devoirs notés avec commentaires des pairs, des devoirs de programmation notés et des tutoriels pratiques guidés par des assistants pédagogiques.
Meilleur pour le certificat professionnel : Certificat professionnel de développeur DeepLearning.AI TensorFlow
- Prix: 49 $ par mois
- Temps pour terminer : 80 heures sur quatre mois
- Niveau d'expérience: Intermédiaire
Cette spécialisation prépare les étudiants à l'examen du certificat de développeur TensorFlow, l'un des meilleurs diplômes d'apprentissage en profondeur du secteur.
Avantages et inconvénients AvantagesOrientation pratique de la formation
Prépare les étudiants à l'examen de certification
Moins d'accent sur les concepts d'apprentissage en profondeur
Contenu du cours trop simplifié
La spécialisation DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate prépare les étudiants à la Examen du certificat de développeur TensorFlow . Au cours de quatre cours, les étudiants apprennent les meilleures pratiques de TensorFlow et comment utiliser les outils TensorFlow pour créer des algorithmes alimentés par l'IA. L'efficacité de cette spécialisation dans la préparation des étudiants à l'obtention d'une certification hautement respectée est la raison pour laquelle nous l'avons choisie comme le meilleur programme de certificat professionnel d'apprentissage en profondeur de Coursera.
Le premier cours de la spécialisation présente aux étudiants TensorFlow pour l'IA, tandis que le cours final couvre les séquences, les séries chronologiques et la prédiction. Les étudiants effectuent 16 devoirs de programmation Python tout au long du programme. Au cours de la dernière semaine, ils forment des modèles pour créer une poésie originale.
Le matériel de cours comprend des conférences vidéo, des lectures, des quiz notés et des devoirs. Plusieurs anciens étudiants disent que les cours sont bien conçus et offrent beaucoup d'instructions pratiques. Cependant, quelques examinateurs se plaignent que le matériel de cours n'approfondit pas suffisamment les complexités de TensorFlow et de l'apprentissage en profondeur.
Idéal pour faire avancer sa carrière : Introduction à l'apprentissage en profondeur
- Prix: 49 $ par mois
- Temps pour terminer : 34 heures sur six semaines
- Niveau d'expérience: Avancée
L'introduction à l'apprentissage en profondeur est un défi, mais les anciens étudiants rapportent des avantages significatifs pour leur carrière en suivant le cours.
Avantages et inconvénients AvantagesAvantages de carrière pour les étudiants
Projet pratique
Connaissance des probabilités et de l'algèbre linéaire requise
Erreurs dans les supports de cours
Malgré son titre, Introduction to Deep Learning n'est pas pour les débutants. C'est un cours avancé pour les étudiants qui connaissent Python et ont étudié l'algèbre linéaire et les probabilités. Le cours est le premier des sept cours de la spécialisation avancée en apprentissage automatique de la Higher School of Economics (HSE), une université de recherche de premier plan en Russie. Nous avons choisi Introduction to Deep Learning comme la meilleure option pour les étudiants en quête d'avancement professionnel en raison de ses antécédents éprouvés en matière d'accélération de la carrière des étudiants.
L'introduction à l'apprentissage en profondeur se concentre sur l'application des réseaux de neurones modernes dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Pendant six semaines, les instructeurs HSE couvrent l'optimisation, l'apprentissage en profondeur pour les images, l'apprentissage de représentation non supervisé et l'apprentissage en profondeur pour les séquences. Pour leurs projets finaux, les étudiants mettent en œuvre des réseaux de neurones profonds pour générer des descriptions d'images.
Certains étudiants ont signalé avoir trouvé des erreurs dans les exercices du cours. Cependant, la plupart des examinateurs accordent une grande importance à Introduction to Deep Learning. L'introduction à l'apprentissage en profondeur offre également des résultats d'apprentissage impressionnants. Selon Coursera, 29 % des étudiants ont commencé une nouvelle carrière après avoir suivi le cours, tandis que 54 % affirment que l'achèvement du cours les a aidés à obtenir des augmentations de salaire, des promotions et d'autres avantages.
Idéal pour la spécialisation : Spécialisation Ingénierie d'apprentissage automatique pour la production (MLOps)
- Prix: 49 $ par mois
- Temps pour terminer : 48 heures sur trois mois
- Niveau d'expérience: Avancée
Ce cours combine une discussion sur les concepts d'apprentissage en profondeur avec une formation fonctionnelle en développement de logiciels et en ingénierie, aidant les étudiants à acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour réussir dans l'IA.
Avantages et inconvénients AvantagesOrientation pratique de la formation
Meilleurs instructeurs Coursera
Expérience préalable en apprentissage approfondi requise
La spécialisation en apprentissage en profondeur de DeepLearning.AI fournit la meilleure instruction d'apprentissage en profondeur dans l'ensemble. Cependant, la spécialisation Machine Learning Engineering for Production (MLOps), également de DeepLearning.AI, est une excellente option pour les étudiants avancés qui ont déjà une solide compréhension des concepts d'apprentissage en profondeur. L'accent mis sur l'application pratique des concepts d'apprentissage en profondeur en fait le meilleur programme d'apprentissage en profondeur spécialisé de Coursera.
Le programme de spécialisation comprend quatre cours : introduction à l'apprentissage automatique en production, cycle de vie des données d'apprentissage automatique en production, pipelines de modélisation d'apprentissage automatique en production et déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production. L'objectif de la spécialisation est de transformer les connaissances conceptuelles des étudiants en apprentissage automatique et en apprentissage approfondi en un ensemble de compétences pratiques. Donc, vous devriez avoir une solide compréhension théorique des deux avant de vous inscrire.
Dans la spécialisation Machine Learning Engineering for Production (MLOps), vous apprendrez à conceptualiser, développer et maintenir des systèmes intégrés qui fonctionnent en continu en production. Le matériel de cours comprend des conférences vidéo en ligne, des lectures, des quiz et des devoirs.
Idéal pour l'apprentissage pratique : Détecter le COVID-19 avec une radiographie pulmonaire à l'aide de PyTorch
- Prix: 9,99 $
- Temps pour terminer : Deux heures
- Niveau d'expérience: Intermédiaire
Detecting COVID-19 With Chest X-Ray Using PyTorch fournit des instructions détaillées et pratiques et est très bien noté par les étudiants. Cela démontre également l'importance de l'apprentissage en profondeur en médecine.
Avantages et inconvénients AvantagesFournit une formation pratique
Peut être complété en deux heures
Peu coûteux
Petite discussion sur les concepts d'apprentissage en profondeur
Connaissances préalables en apprentissage approfondi requises
Les projets guidés de Coursera sont de courts didacticiels qui guident les étudiants étape par étape à travers des exercices pratiques. Dans Detecting COVID-19 With Chest X-Ray Using PyTorch, les étudiants forment un modèle ResNet-18 sur un ensemble de données de près de 3 000 radiographies thoraciques. L'objectif est de créer un modèle capable de classer avec précision chaque radiographie dans l'une des trois catégories suivantes : normale, pneumonie virale ou COVID-19. La popularité de ce projet guidé auprès des étudiants et ses instructions claires et faciles à suivre en font notre premier choix pour un apprentissage pratique.
Les étudiants qui s'inscrivent à ce projet guidé suivent l'instructeur Amit Yadav pendant qu'il crée et forme le modèle. Certains critiques se plaignent que Yadav ne fournit pas suffisamment d'explications sur les concepts d'apprentissage en profondeur. Cependant, les projets guidés se concentrent sur la formation professionnelle, et non sur la théorie, de sorte que les étudiants doivent avoir une bonne compréhension des réseaux de neurones convolutifs avant de s'inscrire.
Pour vous inscrire à Detecting COVID-19 With Chest X-Ray Using PyTorch, vous pouvez payer un forfait de 9,99 $. Vous aurez deux heures pour terminer le projet, mais vous pourrez le commencer à tout moment dans les 180 jours suivant l'achat. Ou, vous pouvez vous inscrire à Coursera Plus ; pour 59 $ par mois ou 399 $ par an, les membres Coursera Plus bénéficient d'un accès illimité aux cours et aux projets guidés de Coursera.
verdict final
Coursera propose certains des meilleurs cours d'apprentissage en profondeur sur le Web. L'IA pour tous aide les professionnels non techniques à comprendre les concepts de base de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur. Premiers pas avec TensorFlow 2 fournit aux étudiants de niveau intermédiaire des instructions détaillées sur l'utilisation d'une bibliothèque de logiciels open source populaire pour l'apprentissage automatique. Mais dans l'ensemble, la spécialisation Deep Learning de DeepLearning.AI offre la meilleure formation en apprentissage profond sur la plate-forme Coursera.
Le cours de spécialisation en apprentissage profond donne aux étudiants un aperçu complet des concepts d'apprentissage en profondeur. Cependant, il offre également des instructions pratiques sur la construction et la formation d'architectures de réseaux de neurones. À la fin de la spécialisation, les étudiants devraient être capables d'utiliser Python et TensorFlow pour développer et entraîner des modèles utilisés dans la reconnaissance vocale, la synthèse musicale, les chatbots, etc.
Comparez les meilleurs cours d'apprentissage en profondeur de Coursera
Cours | Société | Prix | Temps pour terminer | Niveau de compétence | Plate-forme |
---|---|---|---|---|---|
Spécialisation Apprentissage Profond Meilleur dans l'ensemble | DeepLearning.AI | 49 $ par mois | 140 heures sur 5 mois | Intermédiaire | Coursera : comprend des conférences vidéo sur le Web, des lectures, des quiz pratiques, des devoirs notés et un projet d'apprentissage appliqué |
L'IA pour tous Idéal pour les débutants | DeepLearning.AI | 49 $ pour 180 jours | 6 heures sur 4 semaines | Débutant | Coursera : comprend des conférences vidéo et des quiz sur le Web |
Premiers pas avec TensorFlow 2 Idéal pour intermédiaire | collège impérial de Londres | 49 $ par mois | 26 heures sur 5 semaines | Intermédiaire | Coursera : comprend des conférences vidéo, des quiz et des devoirs notés sur le Web |
Deep Learning probabiliste avec TensorFlow 2 Idéal pour les avancés | collège impérial de Londres | 49 $ par mois | 53 heures sur 4 semaines | Avancée | Coursera : comprend des conférences vidéo, des quiz et des devoirs notés sur le Web |
Certificat professionnel de développeur DeepLearning.AI TensorFlow Meilleur pour le certificat professionnel | DeepLearning.AI | 49 $ par mois | 80 heures sur 4 mois | Intermédiaire | Coursera : comprend des conférences vidéo en ligne, des quiz, des devoirs notés et un projet d'apprentissage appliqué |
Introduction à l'apprentissage en profondeur Idéal pour faire avancer sa carrière | Université HSE | 49 $ par mois | 34 heures sur 6 semaines | Avancée | Coursera : comprend des conférences vidéo, des quiz et des exercices pratiques en ligne |
Spécialisation Ingénierie d'apprentissage automatique pour la production (MLOps) Idéal pour la spécialisation | DeepLearning.AI | 49 $ par mois | 48 heures sur 3 mois | Avancée | Coursera : comprend des conférences vidéo, des quiz et des devoirs notés sur le Web |
Détecter le COVID-19 avec une radiographie pulmonaire à l'aide de PyTorch Idéal pour l'apprentissage pratique | Réseau de projets Coursera | 9,99 $ pour 180 jours | 2 heures | Intermédiaire | Coursera : écran partagé avec instructions et espace de travail en ligne |
Comment choisir les meilleurs cours d'apprentissage en profondeur Coursera
Lors du choix d'un cours d'apprentissage en profondeur en ligne, il y a plusieurs facteurs à garder à l'esprit :
- Engagement de temps : Certains cours Coursera prennent des semaines, tandis que d'autres cours et projets guidés ne prennent que quelques heures. Avant de vous inscrire à un cours ou à un projet, assurez-vous de pouvoir consacrer le temps nécessaire pour tirer le meilleur parti de votre investissement.
- Objectifs: Certains cours d'apprentissage en profondeur sur Coursera se concentrent sur des concepts généraux et fondamentaux, tandis que d'autres mettent l'accent sur le renforcement des compétences pratiques. Réfléchissez à vos objectifs en suivant un cours d'apprentissage en profondeur Coursera et choisissez celui qui correspond à vos objectifs.
- Conditions préalables: Certaines descriptions de cours recommandent aux étudiants d'avoir des connaissances ou une expérience préalables avant de s'inscrire. Choisissez un cours Coursera adapté à vos connaissances et compétences actuelles.
- Commentaires: Regardez les critiques des cours que vous envisagez. Ils peuvent donner un aperçu de leurs forces et de leurs faiblesses.
Cours d'apprentissage en profondeur Coursera par rapport à l'enseignement en personne
Les cours de Coursera ne sont pas enseignés en personne. Au lieu de cela, les instructeurs enregistrent des conférences vidéo et, dans certains cas, interagissent virtuellement avec les étudiants.
Les plateformes d'apprentissage en ligne transforment l'éducation. Mais certains experts avertissent que les personnes qui ont des difficultés académiques peuvent trouver les cours en ligne difficiles. Cela s'explique en partie par le fait que les étudiants des cours en ligne reçoivent parfois moins de conseils de la part des instructeurs que les étudiants qui suivent des cours en personne.
Cependant, les cours en ligne offrent souvent une plus grande flexibilité de planification que les cours en personne, et les cours Coursera sont plus abordables que de nombreux cours universitaires en personne. Les étudiants motivés et capables de travailler de manière indépendante peuvent exceller dans les cours en ligne de Coursera.
Foire aux questions (FAQ)
Puis-je suivre les cours Coursera Deep Learning à mon propre rythme ?
Tous les cours Coursera de notre liste ont des délais flexibles ou des options d'apprentissage à votre rythme. Si vous achetez un cours autonome ou un projet guidé, vous y aurez accès pendant 180 jours. Si vous vous inscrivez à un cours de spécialisation, vous paierez des frais mensuels et aurez accès au cours tant que votre abonnement restera actif.
Vais-je faire progresser ma carrière avec les cours d'apprentissage en profondeur de Coursera ?
Suivre certains cours Coursera peut considérablement améliorer vos compétences professionnelles et vous aider à progresser dans votre profession. Selon le rapport d'impact 2020 de Coursera, 87 % des apprenants affirment que suivre des cours sur la plateforme a amélioré leur carrière. Parmi les étudiants sans licence, 88 % ont déclaré avoir suivi des cours Coursera, tout comme 84 % des étudiants sans emploi.
Les cours d'apprentissage en profondeur de Coursera en valent-ils la peine ?
Les cours Coursera sont une alternative flexible et abordable aux cours universitaires traditionnels en personne. Coursera s'associe à des universités très respectées et à des leaders de l'industrie pour proposer des cours sur divers sujets, y compris l'apprentissage en profondeur.
Un certificat de Coursera n'est pas équivalent à un diplôme universitaire. Cependant, un pourcentage important de diplômés de Coursera affirment que suivre des cours Coursera a fait progresser leur carrière. De plus, selon le rapport d'impact 2020 de Coursera, 18 % des étudiants ont obtenu des crédits universitaires pour les cours qu'ils ont suivis sur la plateforme.
Méthodologie
Nous avons examiné plus d'une douzaine de cours d'apprentissage en profondeur Coursera pour identifier les meilleurs dans les catégories ci-dessus. Nous avons tenu compte de la durée des cours, du coût, de la qualité et de la variété des supports d'apprentissage, ainsi que de la réputation des instructeurs. Nous avons également examiné les avis en ligne des étudiants actuels et anciens. En général, nous avons choisi des cours qui couvrent les concepts fondamentaux d'apprentissage en profondeur tout en incluant également des instructions pratiques et des exercices pratiques.
Sources des articles
WGU Missouri. ' Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ? ' Consulté le 21 juin 2021.
Semaine de l'éducation. ' Quelle est l'efficacité de l'apprentissage en ligne ? Ce que la recherche nous dit et ne nous dit pas .' Consulté le 21 juin 2021.
Coursera. ' Rapport d'impact 2020 .' Consulté le 12 juillet 2021.
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