Данный курс научит вас строить модели естественных языков, звуков и других последовательных данных. Благодаря глубокому обучению последовательные алгоритмы сегодня работают в разы лучше, чем ещё два года назад. Это открывает широчайший спектр возможностей применения алгоритмов в распознавании речи, синтезе музыки, чат-ботах, машинном переводе, понимании естественных языков и во многом другом.
Последовательные модели
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
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Russisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
В этом разделе вы познакомитесь с принципами работы рекуррентных нейронных сетей (РНС, RNN). Этот тип сетей показывает прекрасную работу с темпоральными данными и существует в нескольких вариантах, таких как LSTM (ДКП), GRU (УРБ), и двунаправленная РНС (Bidirectional RNN), о которых вы узнаете в этом разделе.
Das ist alles enthalten
12 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben3 Unbewertete Labore
Сочетание обработки естественного языка и глубокого обучения — очень важное сочетание. Используя векторное представление слов и слои встраивания, вы сможете обучать рекуррентные нейронные сети, добиваясь выдающейся производительности в широком спектре областей. Примеры применения: анализ тональности текста, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
Последовательные модели могут быть дополнены с использованием механизма внимания. С помощью этого алгоритма ваша модель сможет понять, на чем следует сосредоточить внимание, с учетом последовательности входных данных. На этой неделе вы также узнаете о распознавании речи и работе с аудиоданными.
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11 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
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