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
Enseignant de premier plan
460 086 déjà inscrits
31,250 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Visage étreint
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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Offert par
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Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
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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
83,76 %
- 4 stars
12,88 %
- 3 stars
2,56 %
- 2 stars
0,47 %
- 1 star
0,31 %
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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 févr. 2020
One of the best thing from this class is not only we can understand the concept of RNN, LSTM, etc, but also I also get the idea about how these technique can be used in many daily life applications
Révisé le 15 oct. 2019
This is one of the most comprehensive yet enjoyable courses in the whole specialization! There are several assignments of practical applications. Thanks for the time and effort put into this course.
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