Dans le cinquième cours de la Specialization Deep Learning, vous vous familiariserez avec les modèles de séquences et leurs applications passionnantes telles que la reconnaissance vocale, la synthèse musicale, les chatbots, la traduction automatique, le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore.
Modèles de séquences

Modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation "Deep learning"
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
457 562 déjà inscrits
31,232 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Artificial Neural Networks
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Hugging Face
Détails à connaître

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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
83,76 %
- 4 stars
12,88 %
- 3 stars
2,56 %
- 2 stars
0,47 %
- 1 star
0,31 %
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Révisé le 13 mars 2024
Cant express how thankful I am to Andrew Ng, literally thought me from start to finish when my school didnt touch about it, learn a lot and decided to use my knowledge and apply to real world projects
Révisé le 25 mai 2019
I am so grateful that Andrew and the team provided such good course, I learn so much from this course, I am so excited that see the wake word detection model actually work in the programming exercise
Révisé le 12 juil. 2020
brilliant course, great quality instruction from Andrew Ng. The only faults are that some of the labs have not been supervised properly being a but buggy and a couple of later lectures were very dry.

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