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  • Recurrent Neural Network

Recurrent Neural Network 课程

Recurrent Neural Network(循环神经网络)课程可以帮助您学习序列预测、时间序列分析和自然语言处理技术。您可以掌握设计和训练 RNN Architecture、优化模型性能和实施长短期记忆(LSTM)网络的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 Keras 等工具,这些工具支持开发需要处理序列数据的 AI 应用程序,使您能够在实际场景中应用所学知识。


热门递归神经网络课程和认证


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    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: MLOps(机器学习 Operator), 张力流, PyTorch(机器学习库), 嵌入, 拥抱的脸, 人工神经网络, 调试, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 卷积神经网络, 应用机器学习, 自然语言处理, 性能调整, 计算机视觉, Keras(神经网络库), 机器学习, 监督学习, 图像分析, 数据预处理, 迁移学习

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    15万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundations of Neural Networks

    您将获得的技能: Responsible AI, Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Debugging, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Computer Vision

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 预测建模, 张力流, 人工神经网络, 深度学习, 卷积神经网络, 机器学习, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 数据预处理, 预测

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    序列模型

    您将获得的技能: 深度学习, 拥抱的脸, 人工神经网络, 自然语言处理, 嵌入, 递归神经网络 (RNN), 迁移学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Sungkyunkwan University

    Fundamentals of CNNs and RNNs

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 张力流, 深度学习, 自然语言处理, 嵌入, 文本挖掘, 统计机器学习, 递归神经网络 (RNN), 降维, 人工神经网络, 功能工程, Algorithm, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 马尔可夫模型, 分类算法, 数据预处理, Keras(神经网络库), 迁移学习, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    IBM

    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: 概率与统计, 模型评估, PyTorch(机器学习库), 张力流, 深度学习, Machine Learning 方法, 预测建模, 人工神经网络, 逻辑回归, 回归分析, 分类算法, 数据预处理

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1886 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 网络架构, 模型评估, 分类与回归树 (CART), 自动编码器, 深度学习, 卷积神经网络, 回归分析, 人工神经网络, 自然语言处理, 机器学习, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 图像分析, 迁移学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    您将获得的技能: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Machine Learning, Model Evaluation, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, PyTorch(机器学习库), 信息隐私, 图像质量, 模型评估, 数据综合, 人工神经网络, 深度学习, 生成对抗网络 (GAN), 卷积神经网络, 无监督学习, 机器学习, 生成模型架构, 生成式人工智能, 数据伦理, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks

    您将获得的技能: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Predictive Modeling, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Cisco Learning and Certifications

    Network Fundamentals

    您将获得的技能: OSI Models, Network Security, Network Protocols, Network Performance Management, Network Architecture, Network Monitoring, Role-Based Access Control (RBAC), Network Troubleshooting, Network Administration, Computer Networking, TCP/IP, Network Planning And Design, Cybersecurity, Routing Protocols, Firewall, Network Routing, Network Analysis, IT Infrastructure, Cloud Computing, Automation

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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与 recurrent neural network 相关的搜索

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deep learning: recurrent neural networks with python
1234…352

总之,以下是 10 最受欢迎的 recurrent neural network 课程

  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • 序列模型: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of CNNs and RNNs: Sungkyunkwan University
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • Machine Learning with Neural Networks: Dartmouth College
  • 生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI

关于 Recurrent Neural Network 的常见问题

递归神经网络是一种按照逻辑顺序得出结论的计算机网络。 它旨在模仿人脑的思维过程。 递归神经网络可用于对数据进行分类,以建立序列、时间序列和预测。 它们是人工智能和机器学习的组成部分。 ‎

学习递归神经网络非常重要,因为它们在计算机编程中有很多用途。 特别是,您可以使用深度学习和人工智能生成预测结果,用于解决从识别新药化合物到构建销售预测等各种科学和业务问题。 您可以利用递归神经网络来识别推文中的情绪、分析业务数据或开发统计数据。 递归神经网络可以帮助你处理数据问题,如自然语言处理、纠正数据错误、处理缺失条目以及从小型数据集中提取信息。 这项技术拥有巨大的能量,因此需要懂得如何正确使用它的人才。 ‎

Coursera 上的在线课程可以帮助您学习多种语言和多种不同用途的递归神经网络。 课程涵盖 TensorFlow、Keras 和自然语言处理。 有些人强调理论。 还有人将递归神经网络视为人工智能或深度学习等其他计算机科学学科的一部分。 课程分为初级、中级和高级。 大多数课程都有学以致用的项目。 有些课程可授予专业证书和专业课程。 指导项目可帮助您展示当前的理解水平。 ‎

在开始学习递归神经网络之前,最好先对计算机和编程有一个基本的了解。 即使是初级课程,有些课程也会假定你了解 Python 的基础知识。 有些课程提供人工智能和机器学习的一般介绍,包括递归神经网络的概念,不要求编程或计算技能。 ‎

在线递归神经网络课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的递归神经网络技能。 从顶级大学和行业领导者提供的适合各种技能水平的循环神经网络课程中进行选择。 ‎

要想提高员工在递归神经网络方面的技能,选择一门符合他们当前能力和学习目标的课程至关重要。 我们的 "技能仪表板 "是一个非常有价值的工具,可用于确定技能差距并选择最合适的课程以有效提高技能。 如需全面了解我们的课程如何让您的员工受益,请浏览我们提供的企业解决方案。 点击此处了解更多有关Coursera for Business 定制课程的信息。 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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