시퀀스 모델

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시퀀스 모델

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Mittel

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unter 10 Stunden pro Woche

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Transfer Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Hugging Face

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

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.

LSTM, GRU 및 양방향 RNN을 포함하여 시계열 데이터에 뛰어난 성능을 보이는 모델 유형 및 여러 변형 및 순환 신경망 확인.

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben2 App-Elemente

12 Videos Insgesamt 112 Minuten

왜 시퀀스 모델인가? 3 Minuten
표기법 9 Minuten
순환 신경망 모델 17 Minuten
시간에 따른 역전파 6 Minuten
다양한 유형의 RNN 10 Minuten
언어 모델 및 시퀀스 생성 12 Minuten
신규 시퀀스 샘플링 9 Minuten
RNN의 기울기 소실 6 Minuten
게이트 순환 장치(GRU) 17 Minuten
장단기 메모리(LSTM) 10 Minuten
양방향 RNN 8 Minuten
심층 RNN 5 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 9 Minuten

게이트 순환 장치(GRU) *수정* 1 Minute
장단기 메모리(LSTM) *수정* 1 Minute
노트북 다운로드 방법 2 Minuten
작업 공간을 새로고침 하는 방법 5 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

순환 신경망 30 Minuten

3 Programmieraufgaben Insgesamt 540 Minuten

순환 신경망 구축 - 단계별 180 Minuten
Dinosaur Island - 문자 수준의 언어 모델링 180 Minuten
LSTM을 사용한 재즈 즉흥 연주 180 Minuten

2 App-Elemente Insgesamt 120 Minuten

질문이 있으십니까? Discourse에 참여하세요! 60 Minuten
강의 노트 W1 60 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 App-Element

10 Videos Insgesamt 99 Minuten

단어 표현 10 Minuten
단어 임베딩 사용 9 Minuten
단어 임베딩의 속성 11 Minuten
임베딩 행렬 4 Minuten
단어 임베딩 학습 10 Minuten
Word2Vec 13 Minuten
네거티브 샘플링 12 Minuten
GloVe 단어 벡터 11 Minuten
감정 분류 8 Minuten
단어 임베딩 Debiasing 11 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 1 Minute

GloVe 단어 벡터 *수정* 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

자연어 처리 및 단어 임베딩 30 Minuten

2 Programmieraufgaben Insgesamt 360 Minuten

단어 벡터 - Debiasing에 대한 연산 180 Minuten
Emojify 180 Minuten

1 App-Element Insgesamt 60 Minuten

강의 노트 W2 60 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

10 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 App-Element

10 Videos Insgesamt 98 Minuten

기본 모델 6 Minuten
가장 가능성이 높은 문장 고르기 9 Minuten
빔 검색 12 Minuten
빔 검색 개선 10 Minuten
빔 검색의 오류 분석 10 Minuten
블루 스코어(선택 사항) 16 Minuten
주의 모델 직관력 10 Minuten
주의 모델 12 Minuten
음성 인식 9 Minuten
트리거 단어 감지 5 Minuten

3 Lektüren Insgesamt 21 Minuten

블루 스코어 *수정* 1 Minute
수정 10 Minuten
노트북을 열 수 없는 경우의 지침 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

시퀀스 모델 및 주의 메커니즘 30 Minuten

2 Programmieraufgaben Insgesamt 360 Minuten

신경망 기계 번역 180 Minuten
트리거 단어 감지 180 Minuten

1 App-Element Insgesamt 60 Minuten

강의 노트 W3 60 Minuten

Das ist alles enthalten

5 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element3 Unbewertete Labore

5 Videos Insgesamt 42 Minuten

트랜스포머 네트워크 직관 5 Minuten
자기 주의 12 Minuten
다중 헤드 주의 8 Minuten
트랜스포머 네트워크 14 Minuten
결론 및 감사의 말씀! 3 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 31 Minuten

Trax 라이브러리를 사용한 트랜스포머 1 Minute
참고문헌 10 Minuten
감사의 말 10 Minuten
(선택사항) 다른 학습자를 멘토링할 수 있는 기회 10 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

트랜스포머 30 Minuten

1 Programmieraufgabe Insgesamt 180 Minuten

TensorFlow를 사용한 트랜스포머 아키텍처 180 Minuten

1 App-Element Insgesamt 60 Minuten

강의 노트 W4 60 Minuten

3 Unbewertete Labore Insgesamt 180 Minuten

트랜스포머 전처리 60 Minuten
트랜스포머 네트워크 애플리케이션: 명명된 엔터티 인식 60 Minuten
트랜스포머 네트워크 애플리케이션: 질의응답 60 Minuten

Dozenten

TOP-LEHRKRAFT

Andrew Ng

DeepLearning.AI

51 Kurse 9.630.251 Lernende

von

DeepLearning.AI

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Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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