When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

시퀀스 모델

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

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시퀀스 모델

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Data Synthesis
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Embeddings

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Coréen

91%

of learners achieved a positive career outcome

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Il y a 4 modules dans ce cours

딥 러닝 전문화의 다섯 번째 과정에서는 시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP) 등과 같은 흥미로운 애플리케이션에 익숙해질 것입니다.

이 과정을 이수하면 순환 신경망(RNN)과 GRU 및 LSTM과 같이 일반적으로 사용되는 변형을 구축 및 훈련하고, RNN을 문자 수준의 언어 모델링에 적용하며, 자연어 처리 및 단어 임베딩에 대한 경험을 얻을 수 있으며, HuggingFace 토크나이저 및 트랜스포머 모델을 사용하여 NER 및 질문에 답하기 같은 다양한 NLP 작업을 해결합니다. 딥 러닝 전문화 과정은 딥 러닝의 기능, 과제 및 결과를 이해하고 최첨단 AI 기술의 개발에 참여할 준비를 하는 데 도움이 되는 기본 프로그램입니다. 경력을 쌓기 위한 지식과 기술을 습득할 수 있도록 도와줌으로써 AI 세계에서 최종적인 단계를 맡을 수 있는 길을 제공합니다.