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Ce projet guidé n'est pas disponible en Français (France)

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Coursera Project Network

Tweet Emotion Recognition with TensorFlow

Amit Yadav

Instructeur : Amit Yadav

11 827 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.5

(156 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.5

(156 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Use a Tokenizer in TensorFlow

  • Pad and Truncate Sequences

  • Create and Train a Recurrent Neural Network

  • Use NLP and Deep Learning to perform Text Classification

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : keras
  • Catégorie : Natural Language Processing

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction (3 min)

  2. Setup and Imports (3 min)

  3. Importing Data (5 min)

  4. Tokenizer (6 min)

  5. Padding and Truncating (8 min)

  6. Preparing Labels (6 min)

  7. Creating the Model (6 min)

  8. Training the Model (4 min)

  9. Evaluating the Model (10 min)

Expérience recommandée

Prior programming experience in Python, familiarity with TensorFlow, theoretical understanding of recurrent neural networks.

6 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (7 évaluations)
Amit Yadav
Coursera Project Network
12 Cours173 178 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

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

Affichage de 3 sur 156

4.5

156 avis

  • 5 stars

    70,51 %

  • 4 stars

    19,23 %

  • 3 stars

    7,05 %

  • 2 stars

    0,64 %

  • 1 star

    2,56 %

KA
5

Révisé le 1 août 2021

TG
5

Révisé le 6 juil. 2021

GP
4

Révisé le 25 août 2022

Emplacement réservé

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