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 Deep learning
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
430 245 déjà inscrits
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8
(30,552 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 37 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage Humain
- Catégorie : Algèbre linéaire
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents, un type de modèle extrêmement performant sur les données temporelles, et plusieurs de ses variantes, notamment les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels,
Inclus
12 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond constituent une combinaison puissante. À l'aide de représentations de vecteurs de mots et de couches d'intégration, formez des réseaux neuronaux récurrents aux performances exceptionnelles dans un large éventail d'applications, notamment l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la traduction automatique neuronale.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Améliorez vos modèles de séquence à l'aide d'un mécanisme d'attention, un algorithme qui aide votre modèle à décider où porter son attention compte tenu d'une séquence d'entrées. Explorez ensuite la reconnaissance vocale et la manière de traiter les données audio.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Inclus
5 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (2,670 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Imperial College London
Edureka
Johns Hopkins University
MathWorks
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.8
30 552 avis
- 5 stars
83,67 %
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0,30 %
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CF
5
Révisé le 15 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
AA
5
Révisé le 4 mars 2018
Dr. Ng and team did a great job! Dr. Ng delivered even the most complicated concepts in the most lucid way possible. Assignments created by the team are awesome and very good to work on! 5/5 course!
JS
5
Révisé le 13 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.
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