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.
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Modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
453 476 déjà inscrits
(31,196 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Visage étreint
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Deep learning
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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- 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
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents, un type de modèle extrêmement performant sur les données temporelles, et plusieurs de ses variantes, notamment les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels,
Inclus
12 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond constituent une combinaison puissante. À l'aide de représentations de vecteurs de mots et de couches d'intégration, formez des réseaux neuronaux récurrents aux performances exceptionnelles dans un large éventail d'applications, notamment l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la traduction automatique neuronale.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Améliorez vos modèles de séquence à l'aide d'un mécanisme d'attention, un algorithme qui aide votre modèle à décider où porter son attention compte tenu d'une séquence d'entrées. Explorez ensuite la reconnaissance vocale et la manière de traiter les données audio.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Inclus
5 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
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Avis des étudiants
31 196 avis
- 5 stars
83,77 %
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12,87 %
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2,56 %
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Révisé le 3 mars 2018
Dr. Ng and team did a great job! Dr. Ng delivered even the most complicated concepts in the most lucid way possible. Assignments created by the team are awesome and very good to work on! 5/5 course!
Révisé le 14 déc. 2018
Please work on getting the notebooks to work properly. Also very bummed that after canceling my subscription, I won't have access to my homeworks. You guys should give us lifelong access - we paid!
Révisé le 13 mars 2024
Cant express how thankful I am to Andrew Ng, literally thought me from start to finish when my school didnt touch about it, learn a lot and decided to use my knowledge and apply to real world projects
Foire Aux Questions
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