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. 42 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Arabischer Raum
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Natural Language Processing
- Long Short Term Memory (LSTM)
- Gated Recurrent Unit (GRU)
- Recurrent Neural Network
- Attention Models
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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. 42 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch, Arabischer Raum
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
14 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,
14 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 112 min), 4 Lektüren, 6 Quiz
9 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.
9 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 99 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
10 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.
10 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 98 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
9 Stunden zum Abschließen
Transformer Network
9 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 42 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
- 5 stars83,60 %
- 4 stars13,07 %
- 3 stars2,55 %
- 2 stars0,48 %
- 1 star0,28 %
Top-Bewertungen von SEQUENZMODELLE
von SS1. Jan. 2020
Learnt a lot about new concepts in RNN and LSTM. Really wanted to learn about these models. This course helped a lot. Everything was new and so fascinating. Loved this course and our teach Andrew NG.
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.
von NM20. Feb. 2018
Hope can elaborate the backpropagation of RNN much more. BP through time is a bit tricky though we do not need to think about it during implementation using most of existing deep learning frameworks.
von AM4. Juli 2018
Excellent course! This course extensively covers all of the relevant areas of NLP with a strong practical element allowing you to applying Deep Learning for Sequence Models in real-world scenarios.
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?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
