¿Puedo obtener un trabajo de aprendizaje automático si termino la especialización de aprendizaje profundo de Andrew Ng?

No puedes. Dejame explicar.

El curso de Andrew Ng está solo un paso por delante de su curso introductorio de aprendizaje automático en Coursera. Todavía hay muchos cursos de este tipo que se deben realizar para competir contra muchos ingenieros de aprendizaje profundo que están obteniendo una mejor exposición a nivel universitario. He respondido qué tipo de cursos necesita hacer aquí. Respuesta de Anand Bhattad a ¿Qué cursos debo tomar en la escuela de posgrado para una carrera en aprendizaje automático y visión por computadora más tarde?
Y a partir de este curso, solo llegará a la segunda o puede ser la tercera capa de nivel de profundidad requerida para un rol de Aprendizaje automático / Aprendizaje profundo.

Si no está inscrito en una universidad, debe completar al menos un nanogrado de Udacity, Stanford CS 231 y dos o más de estos cursos (/ tipo similar) disponibles en línea junto con este curso. Estos cursos solo son esenciales para comprender el amplio espectro del aprendizaje profundo, pero esto no prueba nada sobre lo que ha aprendido y lo que puede ejecutar. No se equivoque, la comprensión es completamente diferente a la ejecución . La comprensión y la ejecución se prueban a nivel universitario y esto es difícil de evaluar a partir de los MOOC.

Estos cursos en línea te ayudarán a participar en Kaggle como competencias con tu mejor esfuerzo y también a trabajar en tus propios proyectos y completarlos. Haber completado proyectos en su currículum (y también puede estar en GitHub) definitivamente aumentaría sus posibilidades de recibir llamadas de entrevista para empezar.

La mayoría de los reclutadores están interesados ​​en saber cómo se sobrepuso o qué estrategias utilizó para mejorar el rendimiento de su modelo y por qué. Esta es una excelente pregunta en mi opinión, y estoy seguro de que todos los que han pasado por el proceso de entrevista han encontrado este tipo de preguntas. La respuesta a ellos se puede responder mejor solo si los experimentó. Sí, usted sabe que la respuesta a este tipo de preguntas sería la regularización, el cambio de la inicialización del peso o incluso una función de activación, pero cuando el reclutador entra en el cuello de botella de su problema, podría diferenciar claramente si tiene experiencia real de ellos o no. .

Para empezar, esta es una pregunta simple, la complejidad aumenta aún más cuando le preguntan sobre la carga paralela de datos y la paralelización de entrenamiento en múltiples GPU. Este tema apenas se toca en ninguno de los cursos disponibles en línea. Las empresas tienen una gran cantidad de datos y esperan que usted sepa cómo acelerar el proceso.

Esto no es para desanimarte. El curso deeplearning.ai es excelente para avanzar un paso más, pero también es importante tener expectativas pragmáticas. Todo esto surge de mi propia experiencia de un año, donde comencé con cursos MOOC con expectativas similares solo para darme cuenta de que necesito una educación adecuada a nivel universitario si quiero distinguirme.

¡Buena suerte con tu exploración, propagación y ejecución!

Probablemente no, el curso le proporciona información fundamental necesaria para aprender el aprendizaje profundo. Los ejercicios incluidos en los cursos son demasiado básicos y deberá trabajar más para familiarizarse con el uso de marcos de aprendizaje profundo.

Lo que más le importa a la empresa son los proyectos que ha realizado y cuánta experiencia práctica tiene en ese campo en particular, ya sea aprendizaje automático, aprendizaje profundo, refuerzo de apoyo.

Debe tener experiencia en el tratamiento de problemas de la vida real, como la gestión de datos y la creación de un modelo que sea sólido y se clasifique correctamente sin muchos problemas. Buscan activamente su investigación si lo ha hecho. Todas estas cosas combinadas juegan un papel.

Sin embargo, los certificados muestran que su dedicación hacia ese campo y aumenta las posibilidades para su selección.

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Espero que responda todas sus consultas. Lo encontré extremadamente útil.
Cubre aprendizaje automático, aprendizaje profundo, PNL, visión por computadora. Todos los marcos de aprendizaje profundo están cubiertos Tensorflow, keras, pytorch. Las redes neuronales como RNN, CNN, GAN se han detallado en el debate. Las competiciones de Kaggle también están incluidas.
Buena suerte