Cette formation vous apprendra à construire des modèles pour le langage naturel, l’audio et les autres données de séquence. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes de séquence fonctionnent beaucoup mieux qu’il y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications très intéressantes en matière de reconnaissance vocale, de synthèse musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compréhension naturelle du langage, etc.
Modèles de séquence
Modèles de séquence
Enseigné en Français
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Translation
- Catégorie : Word Embedding
- Catégorie : Combination
- Catégorie : Deep Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 quizzes
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 3 modules dans ce cours
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents. Ce type de modèle s’est avéré extrêmement performant sur les données temporelles. Il comporte plusieurs variantes, y compris les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels, que vous allez découvrir dans cette section.
Inclus
12 vidéos2 lectures1 quiz3 devoirs de programmation3 laboratoires non notés
Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 quiz2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Les modèles de séquence peuvent être améliorés à l’aide d’un mécanisme d’attention. Cet algorithme aidera votre modèle à comprendre où celui-ci doit focaliser son attention, compte tenu d’une séquence d’entrées. Cette semaine, vous apprendrez également à reconnaître la parole et à gérer les données audio.
Inclus
11 vidéos3 lectures1 quiz2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Offert par
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