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
31,252 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- 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
83,76 %
- 4 stars
12,88 %
- 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 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 12 juil. 2020
brilliant course, great quality instruction from Andrew Ng. The only faults are that some of the labs have not been supervised properly being a but buggy and a couple of later lectures were very dry.
Foire Aux Questions
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