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
459 416 déjà inscrits
31,244 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Prétraitement des données
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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DeepLearning.AI

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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 13 mars 2024
Cant express how thankful I am to Andrew Ng, literally thought me from start to finish when my school didnt touch about it, learn a lot and decided to use my knowledge and apply to real world projects
Révisé le 25 mai 2019
I am so grateful that Andrew and the team provided such good course, I learn so much from this course, I am so excited that see the wake word detection model actually work in the programming exercise
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

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