Dans le cinquième cours de la Specialization Deep Learning, vous vous familiariserez avec les modèles de séquences et leurs applications passionnantes telles que la reconnaissance vocale, la synthèse musicale, les chatbots, la traduction automatique, le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore.
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Modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
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Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
431 471 déjà inscrits
(30,591 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Apprentissage Humain
Détails à connaître
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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
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Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents, un type de modèle extrêmement performant sur les données temporelles, et plusieurs de ses variantes, notamment les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels,
Inclus
12 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond constituent une combinaison puissante. À l'aide de représentations de vecteurs de mots et de couches d'intégration, formez des réseaux neuronaux récurrents aux performances exceptionnelles dans un large éventail d'applications, notamment l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la traduction automatique neuronale.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Améliorez vos modèles de séquence à l'aide d'un mécanisme d'attention, un algorithme qui aide votre modèle à décider où porter son attention compte tenu d'une séquence d'entrées. Explorez ensuite la reconnaissance vocale et la manière de traiter les données audio.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Inclus
5 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeurs
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Offert par
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Avis des étudiants
30 591 avis
- 5 stars
83,68 %
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Révisé le 26 avr. 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.
Révisé le 27 sept. 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.
Révisé le 30 juin 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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