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
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Tensorflow
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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
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Felipe M.
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