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



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
459 227 déjà inscrits
31,243 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Fine-tuning
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Generative AI
- 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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DeepLearning.AI

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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 %
Affichage de 3 sur 31243
Révisé le 14 juil. 2021
the assignments were a really good format for someone who hasn't learned how to derive wrt multiple variables. It made sense to have the formulas provided to introduce a context for me: a developer.
Révisé le 25 janv. 2019
This was a tough one. The specialization is well structured and slowly progresses in terms of complexity. Having worked on RNN, i thought I would ace the projects. Different story though at the end
Révisé le 15 oct. 2019
This is one of the most comprehensive yet enjoyable courses in the whole specialization! There are several assignments of practical applications. Thanks for the time and effort put into this course.

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