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Spécialisation Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

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Spécialisation Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

Build Recurrent Neural Networks with Python. One-stop shop for understanding and implementing recurrent neural networks with Python.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Identify the key components of deep neural networks, and train real-world datasets using different RNN architectures

  • Design and implement text classification tasks using RNNs and TensorFlow

  • Differentiate between RNNs, LSTM, and GRUs through hands-on exercises

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

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Enseigné en Anglais
7 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Packt

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

  • Utilize PyTorch to build and optimize AI models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and hyperparameter tuning in model optimization.

  • Develop and apply RNN models for complex tasks such as speech recognition and machine translation.

Compétences que vous acquerrez

Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Python Programming, Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Data Science, Application Deployment, Machine Learning, Applied Machine Learning, Natural Language Processing et Performance Tuning

Ce que vous apprendrez

  • Identify different RNN architectures, including fixed-length and infinite memory models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and backpropagation through time in training RNN models.

  • Develop and apply RNN models for advanced tasks such as sentiment analysis and language modeling.

Compétences que vous acquerrez

Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Network Architecture, Time Series Analysis and Forecasting, Data Processing, Text Mining et Applied Machine Learning

Ce que vous apprendrez

  • Identify key components and functionalities of GRUs, LSTMs, and attention mechanisms.

  • Utilize TensorFlow to build, train, and optimize RNN models.

  • Develop and implement advanced RNN models to solve complex problems.

Compétences que vous acquerrez

Artificial Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Data Processing, Predictive Modeling et Data Analysis

Obtenez un certificat professionnel

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