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
467 330 déjà inscrits
31,298 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Traitement du langage naturel
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Visage étreint
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4 devoirs
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- 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
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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 étoiles
83,77 %
- 4 étoiles
12,87 %
- 3 étoiles
2,56 %
- 2 étoiles
0,47 %
- 1 étoile
0,31 %
Affichage de 3 sur 31298
Révisé le 27 sept. 2018
Great hands on instruction on how RNNs work and how they are used to solve real problems. It was particularly useful to use Conv1D, Bidirectional and Attention layers into RNNs and see how they work.
Révisé le 22 juil. 2020
Such a nice instructor and very good course material to understand the basics of Deep learning. I really enjoyed this course , Thanks for making such online course for us. Once again a big thanks.
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.
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