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.
Sequenz-Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning
Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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(30,441 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Gated Recurrent Unit (GRU)
- Kategorie: Rekurrentes Neuronales Netzwerk
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)
- Kategorie: Achtung Modelle
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- 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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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 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Das ist alles enthalten
5 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozenten
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 14. Jan. 2019
The material itself is very informative and useful. But I have to give "just" 4 stars because, the training videos have to be edited better and there were a few mistakes in the programing exercises.
Geprüft am 12. Juni 2019
A really joyful introduction in the Sequence Models, such as RNNs, LSTM etc. Sometimes the assignments got a little hard and with patience and help from forums, it gets achievable! Thanks again! :D
Geprüft am 20. Feb. 2018
Hope can elaborate the backpropagation of RNN much more. BP through time is a bit tricky though we do not need to think about it during implementation using most of existing deep learning frameworks.
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