딥 러닝 전문화의 다섯 번째 과정에서는 시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP) 등과 같은 흥미로운 애플리케이션에 익숙해질 것입니다.
시퀀스 모델
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Stufe Mittel
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Hugging Face
- Kategorie: Deep Learning
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
LSTM, GRU 및 양방향 RNN을 포함하여 시계열 데이터에 뛰어난 성능을 보이는 모델 유형 및 여러 변형 및 순환 신경망 확인.
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12 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben2 App-Elemente
자연어 처리의 딥 러닝는 가장 강력한 조합입니다. 단어 벡터 표현 및 임베딩 레이어를 사용하여 감정 분석, 명명된 엔터티 인식 및 신경망 기계 번역을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 뛰어난 성능으로 순환 신경망을 훈련합니다.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 App-Element
입력 시퀀스가 주어졌을 때 모델이 주의를 집중할 위치를 결정하는 데 도움이 되는 알고리즘인 주의 메커니즘을 사용하여 시퀀스 모델을 보강합니다. 그런 다음 음성 인식과 오디오 데이터를 처리하는 방법을 살펴봅니다.
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10 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 App-Element
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5 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element3 Unbewertete Labore
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
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Jennifer J.
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