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

Modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation "Apprentissage profond"
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
460 563 déjà inscrits
31,257 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Visage étreint
- Catégorie : IA générative
Détails à connaître

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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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
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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 stars
83,77 %
- 4 stars
12,87 %
- 3 stars
2,56 %
- 2 stars
0,47 %
- 1 star
0,31 %
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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.
Révisé le 20 févr. 2018
Hope can elaborate the backpropagation of RNN much more. BP through time is a bit tricky though we do not need to think about it during implementation using most of existing deep learning frameworks.
Révisé le 12 juin 2019
A really joyful introduction in the Sequence Models, such as RNNs, LSTM etc. Sometimes the assignments got a little hard and with patience and help from forums, it gets achievable! Thanks again! :D
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