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
459 449 déjà inscrits
31,244 avis
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Emboîtements
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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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 26 avr. 2019
So many possibilities will be presented in front of you after this course. The only limit is the boundary of my imagination and creativity, that is how I feel now upon the completion of this course.
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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