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
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niveau Intermédiaire
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Hugging Face
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Embeddings
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
LSTM, GRU 및 양방향 RNN을 포함하여 시계열 데이터에 뛰어난 성능을 보이는 모델 유형 및 여러 변형 및 순환 신경망 확인.
Inclus
12 vidéos4 lectures1 devoir3 devoirs de programmation2 éléments d'application
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.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application
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.
Inclus
10 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application
Inclus
5 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application3 laboratoires non notés
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