Данный курс научит вас строить модели естественных языков, звуков и других последовательных данных. Благодаря глубокому обучению последовательные алгоритмы сегодня работают в разы лучше, чем ещё два года назад. Это открывает широчайший спектр возможностей применения алгоритмов в распознавании речи, синтезе музыки, чат-ботах, машинном переводе, понимании естественных языков и во многом другом.
Последовательные модели
deeplearning.aiÜber diesen Kurs
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
Russisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Koreanisch, Russisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Machine Translation
- Word Embedding
- Combination
- Deep Learning
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
Russisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Koreanisch, Russisch, Englisch, Spanisch
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
6 Stunden zum Abschließen
Рекуррентные нейронные сети
В этом разделе вы познакомитесь с принципами работы рекуррентных нейронных сетей (РНС, RNN). Этот тип сетей показывает прекрасную работу с темпоральными данными и существует в нескольких вариантах, таких как LSTM (ДКП), GRU (УРБ), и двунаправленная РНС (Bidirectional RNN), о которых вы узнаете в этом разделе.
6 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 112 min), 2 Lektüren, 4 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Обработка естественного языка и векторное представление слов
Сочетание обработки естественного языка и глубокого обучения — очень важное сочетание. Используя векторное представление слов и слои встраивания, вы сможете обучать рекуррентные нейронные сети, добиваясь выдающейся производительности в широком спектре областей. Примеры применения: анализ тональности текста, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.
4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Последовательные модели и механизм внимания
Последовательные модели могут быть дополнены с использованием механизма внимания. С помощью этого алгоритма ваша модель сможет понять, на чем следует сосредоточить внимание, с учетом последовательности входных данных. На этой неделе вы также узнаете о распознавании речи и работе с аудиоданными.
5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 103 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
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.
