Im fünften Kurs der Deep Learning Specialization werden Sie mit Sequenzmodellen und ihren spannenden Anwendungen wie Spracherkennung, Musiksynthese, Chatbots, maschinelle Übersetzung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und mehr vertraut gemacht.
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Sequenz-Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning
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Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Human Learning
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Entdecken Sie rekurrente neuronale Netze, einen Modelltyp, der bei zeitlichen Daten extrem gut funktioniert, und mehrere seiner Varianten, darunter LSTMs, GRUs und bidirektionale RNNs,
Das ist alles enthalten
12 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning ist eine leistungsstarke Kombination. Trainieren Sie mit Wortvektordarstellungen und Einbettungsschichten rekurrente neuronale Netze mit herausragender Leistung für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Sentimentanalyse, Named-Entity-Erkennung und neuronale maschinelle Übersetzung.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Erweitern Sie Ihre Sequenzmodelle mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus, einem Algorithmus, der Ihrem Modell hilft zu entscheiden, worauf es seine Aufmerksamkeit angesichts einer Sequenz von Eingaben richten soll. Dann erkunden Sie die Spracherkennung und den Umgang mit Audiodaten.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Das ist alles enthalten
5 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozenten
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
30.591 Bewertungen
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Geprüft am 26. Apr. 2019
So many possibilities will be presented in front of you after this course. The only limit is the boundary of my imagination and creativity, that is how I feel now upon the completion of this course.
Geprüft am 27. Sep. 2018
Great hands on instruction on how RNNs work and how they are used to solve real problems. It was particularly useful to use Conv1D, Bidirectional and Attention layers into RNNs and see how they work.
Geprüft am 30. Juni 2019
The course is very good and has taught me the all the important concepts required to build a sequence model. The assignments are also very neatly and precisely designed for the real world application.
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