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
459 747 déjà inscrits
31,247 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
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
12,88 %
- 3 stars
2,56 %
- 2 stars
0,47 %
- 1 star
0,31 %
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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 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 30 juin 2019
The course is very good and has taught me the all the important concepts required to build a sequence model. The assignments are also very neatly and precisely designed for the real world application.

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