如果您是一名软件开发人员,想要构建可扩展的人工智能驱动算法,您需要了解如何使用工具来构建这些算法。本专业将向您传授使用 TensorFlow 的最佳实践,TensorFlow 是一种流行的机器学习开源框架。 在 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业的课程 3 中,您将使用 TensorFlow 构建自然语言处理系统。您将学习处理文本,包括 tokenization 和将句子表示为 Vector,以便将它们输入到 Neural Network。您还将学习在 TensorFlow 中应用 RNN、GRU 和 LSTM。最后,您还将在现有文本上训练 LSTM,以创作原创诗歌! Andrew Ng 的机器学习课程和深度学习专业课程教授机器学习和深度学习最重要的基础原理。这门新的 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业课程教您如何使用 TensorFlow 来实现这些原理,这样您就可以开始构建和应用可扩展模型来解决实际问题。要想更深入地了解神经网络的工作原理,我们建议您学习 Deep Learning 专业课程。
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该课程共有4个模块
理解文本情感的第一步,尤其是在训练神经网络时,是对文本进行标记化。这是将文本转换为数值的过程,一个数字代表一个单词或字符。本周您将了解 TensorFlow 中的 Tokenizer 和 pad_sequences API,以及如何使用它们对文本和句子进行准备和编码,以便为训练神经网络做好准备!
涵盖的内容
13个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
上周,我们学习了如何使用代币转换器(Tokenizer)将单词转换为数字代币,并根据这些代币对句子进行排序,从而为神经网络使用文本做好准备。本周你将学习嵌入(Embeddings),在高维空间中将这些标记映射为向量。有了嵌入和标注的示例,就可以调整这些向量,从而使含义相似的单词在向量空间中具有相似的方向。这将开始训练神经网络以理解文本中的情感的过程--你将从电影评论开始,在标有 "正面 "或 "负面 "的文本上训练神经网络,并确定句子中哪些词会产生这些意义。
涵盖的内容
12个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
在过去的几周里,你们首先研究了标记化单词以获取数值,然后使用嵌入式技术根据单词的标记方式对含义相似的单词进行分组。这为我们提供了一个良好但粗糙的情感分析--"有趣 "和 "娱乐 "等词可能会出现在正面的电影评论中,而 "无聊 "和 "沉闷 "则可能出现在负面的评论中。但情感也可以通过词语出现的顺序来确定。例如,"不好玩 "当然是 "好玩 "的反义词。本周,您将开始研究用于训练模型的各种模型格式,以了解上下文的顺序!
涵盖的内容
10个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业6个非评分实验室
利用您在训练基于 NLP 的神经网络时所学到的所有知识,我们认为将其从分类转为预测可能会有点意思。可以想象,如果给定了一组单词,你可以预测最有可能出现在某个单词或短语后面的单词,而且一旦你做到了这一点,就可以反复预测。考虑到这一点,本周你将建立一个诗歌生成器。它是用爱尔兰传统歌曲的歌词训练出来的,可以用来生成自己的优美诗句!
涵盖的内容
14个视频5篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
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学生评论
6,536 条评论
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已于 Aug 26, 2019审阅
Excellent. Isn't Laurence just great! Fantastically deep knowledge, easy learning style, very practical presentation. And funny! A pure joy, highly relevant and extremely useful of course. Thank you!
已于 Oct 26, 2023审阅
I already had some theoretical background from the Deep Learning Specialization from Andrew Ng, but with this course, I feel much more confident about building real-world applications with TensorFlow.
已于 Feb 28, 2020审阅
Excellent courseGave me a brief idea with practical experience about how to process strings for machine learning.I would like to thank Laurence Sir and a Special thanks to Andrew Sir
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