Dieser Kurs gibt Ihnen einen Überblick über die Encoder-Decoder-Architektur, eine leistungsstarke und weit verbreitete Architektur für maschinelles Lernen für Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Beantwortung von Fragen. Sie lernen die wichtigsten Komponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und einsetzen können. In der dazugehörigen Übung werden Sie in TensorFlow eine einfache Implementierung der Encoder-Decoder-Architektur für die Erzeugung von Gedichten von Anfang an programmieren.
Encoder-Decoder Architektur
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51 Bewertungen
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur verstehen.
Lernen Sie, wie Sie mit Hilfe der Encoder-Decoder-Architektur ein Modell trainieren und daraus Text generieren können.
Lernen Sie, wie Sie Ihr eigenes Encoder-Decoder-Modell in Keras schreiben können.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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RD
Geprüft am 11. Sep. 2023
The important things hadn't been explained enough.
JP
Geprüft am 29. Mai 2024
was some what difficult understanding the narrator. I had to download the transcript to be able to follow along with understand. other than that The Course Was Great
RD
Geprüft am 28. Sep. 2024
I love that this course contains multiple coding examples
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