In the fifth course of the Deep Learning Specialization, you will become familiar with sequence models and their exciting applications such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing (NLP), and more.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning
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Spezialisierung Deep Learningdeeplearning.aiÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 5 von 5 in
Stufe „Mittel“
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 37 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Natural Language ProcessingLong Short Term Memory (LSTM)Gated Recurrent Unit (GRU)Recurrent Neural NetworkAttention Models
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Stufe „Mittel“
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 37 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
von
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
13 Stunden zum Abschließen
Recurrent Neural Networks
Discover recurrent neural networks, a type of model that performs extremely well on temporal data, and several of its variants, including LSTMs, GRUs and Bidirectional RNNs,
13 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 112 min), 5 Lektüren, 5 Quiz
8 Stunden zum Abschließen
Natural Language Processing & Word Embeddings
Natural language processing with deep learning is a powerful combination. Using word vector representations and embedding layers, train recurrent neural networks with outstanding performance across a wide variety of applications, including sentiment analysis, named entity recognition and neural machine translation.
8 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 99 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
9 Stunden zum Abschließen
Sequence Models & Attention Mechanism
Augment your sequence models using an attention mechanism, an algorithm that helps your model decide where to focus its attention given a sequence of inputs. Then, explore speech recognition and how to deal with audio data.
9 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 98 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
8 Stunden zum Abschließen
Transformer Network
8 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 42 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von SEQUENCE MODELS
von AM30. Juni 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.
von PJ3. Apr. 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!
von AC23. Juni 2019
Very well produced and explained. In my case, the nature of the Sequence Model makes understanding the concepts and finishing the assignment more challenging than other segments of the specialization.
von SD27. Sep. 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.
Über den Spezialisierung Deep Learning
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wie erfolgen Rückerstattungen?
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