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递归神经网络在线课程

掌握用于序列建模的 Recurrent Neural Network(RNN)。学习构建和训练 RNN,以完成语言 Model 和时间序列预测等任务。

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    D

    DeepLearning.AI

    利用序列模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 文本挖掘, 张力流, 深度学习, 自然语言处理, Machine Learning 方法

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    1175 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Pearson

    Learning Deep Learning: Unit 3

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Prompt Engineering, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Tensorflow, LLM Application, Computer Vision, Responsible AI, Generative AI, Data Ethics, Multimodal Prompts, Applied Machine Learning, Natural Language Processing, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Application Deployment, Network Model, Performance Tuning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 监督学习, 人工神经网络, 预测建模, 数据处理, 图像分析, 深度学习, 张力流, Keras(神经网络库), 应用机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    8212 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    Introduction to Neural Networks

    您将获得的技能: Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning, Network Architecture, Linear Algebra, Performance Tuning, Probability & Statistics

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Simplilearn

    AI ML with Deep Learning and Supervised Models

    您将获得的技能: Supervised Learning, Data Modeling, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, Classification And Regression Tree (CART), Tensorflow, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Regression Analysis, Data Ethics, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Random Forest Algorithm

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    8 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 机器学习, 人工神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 文本挖掘, 应用机器学习, 生成式人工智能, 张力流, 深度学习, 自然语言处理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6525 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 1

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, Large Language Modeling, Generative AI, Artificial Neural Networks, Deep Learning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    卷积神经网络

    您将获得的技能: 人工智能和机器学习(AI/ML), Algorithm, 计算机视觉, 人工神经网络, PyTorch(机器学习库), 功能工程, 张力流, Keras(神经网络库), 深度学习, 图像分析, 应用机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    DeepLearning.AI

    利用注意力模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工神经网络, Keras(神经网络库), 深度学习, 张力流, 自然语言处理

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1073 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 可扩展性, 大型语言模型, Python 程序设计, 强化学习, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 性能调整, 自然语言处理, 应用机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3470 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 人工神经网络, 应用机器学习, 性能调整, 深度学习, 张力流

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    6.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    Réseaux neuronaux convolutifs

    您将获得的技能: Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Visualization (Computer Graphics), Applied Machine Learning, Network Architecture, Algorithms

    中级 · 课程 · 1-4 周

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卷积神经网络
机器学习
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1234…443

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

  • 利用序列模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Learning Deep Learning: Unit 3: Pearson
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • Introduction to Neural Networks: Johns Hopkins University
  • AI ML with Deep Learning and Supervised Models: Simplilearn
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 1: Pearson
  • 卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • 利用注意力模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI

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