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.
Modèles de séquences
Modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
431 769 déjà inscrits
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8
(30,599 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 37 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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 : Algèbre linéaire
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep learning
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- 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
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
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
Évaluations de l’enseignant
4.9 (2,686 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
DeepLearning.AI
DeepLearning.AI
DeepLearning.AI
DeepLearning.AI
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.8
30 599 avis
- 5 stars
83,68 %
- 4 stars
12,95 %
- 3 stars
2,58 %
- 2 stars
0,47 %
- 1 star
0,30 %
Affichage de 3 sur 30599
PJ
4
Révisé le 3 avr. 2019
The previous courses raised the bar and expectations. The assignments for Week 1 and Week 2 were a bit unclear. Lectures for Week 1 and Week 2 can be improved as well. Besides, this is a great course!
EM
5
Révisé le 12 juin 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
MI
5
Révisé le 15 oct. 2019
This is one of the most comprehensive yet enjoyable courses in the whole specialization! There are several assignments of practical applications. Thanks for the time and effort put into this course.
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.