ستتعلم في هذا المساق كيفية إنشاء نماذج للغة الطبيعية والصوت وغيرها من البيانات المتعاقبة. بفضل التعلم العميق، تعمل خوارزميات التسلسل والتعاقب بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط مما يتيح العديد من التطبيقات المثيرة في التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية وروبوتات الدردشة والترجمة الآلية وفهم اللغة الطبيعية وغيرها من التطبيقات الأخرى.

النماذج المتعاقبة
deeplearning.aiÜber diesen Kurs
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Machine Translation
- Word Embedding
- Combination
- Deep Learning
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
القوالب المتتابعة وآلية الانتباه
تعلم المزيد حول الشبكات العصبونية المتكررة. لقد ثبت أن هذا النوع من النماذج يعمل بشكل جيد للغاية على البيانات الزمنية. تحتوي على العديد من المتغيرات بما في ذلك LSTMs وGRUs والشبكات العصبونية المتكررة ثنائية الاتجاه، والتي سنتعرف عليها في هذا الجزء.
معالجة اللغة العصبية وكلمات التعارف
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم العميق مزيجًا مهمًا. باستخدام تمثيلات متجهات الكلمات وطبقات التضمين، يمكنك تدريب الشبكات العصبونية المتكررة بأداء متميز في مجموعة متنوعة من الصناعات. ومن أمثلة التطبيقات تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة والترجمة الآلية
القوالب المتتابعة وآلية الانتباه
يمكن زيادة القوالب المتتابعة باستخدام آلية الانتباه. ستساعد هذه الخوارزمية نموذجك على فهم المكان الذي يجب أن يركز فيه انتباهه في ضوء تسلسل المدخلات. ستتعرف هذا الأسبوع كذلك على التعرف على الكلام وكيفية التعامل مع البيانات الصوتية.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.