Данный курс научит вас строить модели естественных языков, звуков и других последовательных данных. Благодаря глубокому обучению последовательные алгоритмы сегодня работают в разы лучше, чем ещё два года назад. Это открывает широчайший спектр возможностей применения алгоритмов в распознавании речи, синтезе музыки, чат-ботах, машинном переводе, понимании естественных языков и во многом другом.
Profitez d'une croissance illimitée avec un an de Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.

Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Generative Model Architectures
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Natural Language Processing
Détails à connaître

Ajouter à votre profil LinkedIn
3 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 3 modules dans ce cours
В этом разделе вы познакомитесь с принципами работы рекуррентных нейронных сетей (РНС, RNN). Этот тип сетей показывает прекрасную работу с темпоральными данными и существует в нескольких вариантах, таких как LSTM (ДКП), GRU (УРБ), и двунаправленная РНС (Bidirectional RNN), о которых вы узнаете в этом разделе.
Inclus
12 vidéos2 lectures1 devoir3 devoirs de programmation3 laboratoires non notés
Сочетание обработки естественного языка и глубокого обучения — очень важное сочетание. Используя векторное представление слов и слои встраивания, вы сможете обучать рекуррентные нейронные сети, добиваясь выдающейся производительности в широком спектре областей. Примеры применения: анализ тональности текста, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Последовательные модели могут быть дополнены с использованием механизма внимания. С помощью этого алгоритма ваша модель сможет понять, на чем следует сосредоточить внимание, с учетом последовательности входных данных. На этой неделе вы также узнаете о распознавании речи и работе с аудиоданными.
Inclus
11 vidéos4 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Offert par
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Foire Aux Questions
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.
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.
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.
Plus de questions
Aide financière disponible,





