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Introduction to RNN and DNN

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niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Utilize PyTorch to build and optimize AI models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and hyperparameter tuning in model optimization.

  • Develop and apply RNN models for complex tasks such as speech recognition and machine translation.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Recurrent Neural Network
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : AI Applications
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Deep Neural Networks
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks

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septembre 2024

Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours

In this module, we will introduce you to the course instructor, providing insights into their background and expertise. Additionally, we will outline the primary focus and objectives of the course, setting the stage for your learning journey in AI sciences.

Inclus

2 vidéos2 lectures

In this module, we will delve into the diverse applications of Recurrent Neural Networks (RNNs). You will learn to recognize human activities in videos, generate image captions, perform machine translation, and implement speech recognition. We will also explore using RNNs for stock price predictions and determine appropriate scenarios for modeling RNNs.

Inclus

7 vidéos

In this module, we will explore the fundamentals of Deep Neural Networks (DNNs) and their implementation using PyTorch. You will learn about the architecture and representational power of DNNs, understand the importance of activation functions, and get hands-on experience with perceptrons. We will also cover gradient descent techniques, loss functions, and optimization strategies for building and refining DNN models.

Inclus

45 vidéos1 lecture1 devoir

Instructeur

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Offert par

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