Über diesen Kurs

Cette formation vous apprendra à construire des modèles pour le langage naturel, l’audio et les autres données de séquence. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes de séquence fonctionnent beaucoup mieux qu’il y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications très intéressantes en matière de reconnaissance vocale, de synthèse musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compréhension naturelle du langage, etc.
Vous allez:
- Comprendre comment construire et former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des variantes couramment utilisées telles que les GRU et les LSTM.
-  Être capable d’appliquer des modèles de séquence à des problèmes de langage naturel, y compris la synthèse de texte.
-  Pouvoir appliquer des modèles de séquence à des applications audio, incluant la reconnaissance vocale et la synthèse musicale.

C’est le cinquième et dernier cours de la spécialisation Apprentissage profond.

deeplearning.ai travaille également en partenariat avec le NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) dans le cours 5, Modèles de séquence, afin de fournir une affectation de programmation sur la traduction automatique avec l’apprentissage en profondeur. Vous aurez la possibilité de construire un projet d’apprentissage en profondeur avec un contenu de pointe, pertinent pour l’industrie.

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.

Stufe „Mittel“

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Französisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine Translation
Word Embedding
Combination
Deep Learning

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Stufe „Mittel“

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Französisch

Dozenten

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Réseaux neuronaux récurrents

6 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 112 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

12 Videos

Pourquoi les modèles de séquence2m

Notation9m

Modèle de réseau neuronal récurrent16m

Rétro-propagation dans le temps6m

Différents types de RNN9m

Modèle de langage et génération de séquence12m

Échantillonnage de nouvelles séquences8m

Disparition de gradient dans un RNN6m

Unité récurrente à porte (GRU)17m

Mémoire longue à court terme (LSTM)9m

RNN bidirectionnel8m

RNN profonds5m

2 Lektüren

Unité récurrente à porte (GRU) *CORRECTION*1m

Mémoire longue à court terme (LSTM) *CORRECTION*1m

1 praktische Übung

Réseaux neuronaux récurrents30m

Woche

2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Traitement automatique du langage naturel et prolongements lexicaux

Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.

4 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

10 Videos

Représentation de mots10m

Utilisation des prolongements lexicaux9m

Propriétés des prolongements lexicaux11m

Matrice de prolongement5m

Apprendre les prolongements lexicaux10m

Word2Vec12m

Échantillonnage négatif11m

Vecteurs de mots GloVe11m

Classification des sentiments7m

Débiaiser des prolongements lexicaux11m

1 Lektüre

Vecteurs de mots GloVe *CORRECTION*1m

1 praktische Übung

Traitement automatique du langage naturel et prolongements lexicaux30m

5 Stunden zum Abschließen