ستتعلم في هذا المساق كيفية إنشاء نماذج للغة الطبيعية والصوت وغيرها من البيانات المتعاقبة. بفضل التعلم العميق، تعمل خوارزميات التسلسل والتعاقب بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط مما يتيح العديد من التطبيقات المثيرة في التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية وروبوتات الدردشة والترجمة الآلية وفهم اللغة الطبيعية وغيرها من التطبيقات الأخرى.
النماذج المتعاقبة
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Machine Translation
- Kategorie: Word Embedding
- Kategorie: Combination
- Kategorie: Deep Learning
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
تعلم المزيد حول الشبكات العصبونية المتكررة. لقد ثبت أن هذا النوع من النماذج يعمل بشكل جيد للغاية على البيانات الزمنية. تحتوي على العديد من المتغيرات بما في ذلك LSTMs وGRUs والشبكات العصبونية المتكررة ثنائية الاتجاه، والتي سنتعرف عليها في هذا الجزء.
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12 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben3 Unbewertete Labore
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم العميق مزيجًا مهمًا. باستخدام تمثيلات متجهات الكلمات وطبقات التضمين، يمكنك تدريب الشبكات العصبونية المتكررة بأداء متميز في مجموعة متنوعة من الصناعات. ومن أمثلة التطبيقات تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة والترجمة الآلية
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
يمكن زيادة القوالب المتتابعة باستخدام آلية الانتباه. ستساعد هذه الخوارزمية نموذجك على فهم المكان الذي يجب أن يركز فيه انتباهه في ضوء تسلسل المدخلات. ستتعرف هذا الأسبوع كذلك على التعرف على الكلام وكيفية التعامل مع البيانات الصوتية.
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11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
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The University of Sydney
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