Acerca de este Curso

Cette formation vous apprendra à construire des modèles pour le langage naturel, l’audio et les autres données de séquence. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes de séquence fonctionnent beaucoup mieux qu’il y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications très intéressantes en matière de reconnaissance vocale, de synthèse musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compréhension naturelle du langage, etc.
Vous allez:
- Comprendre comment construire et former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des variantes couramment utilisées telles que les GRU et les LSTM.
-  Être capable d’appliquer des modèles de séquence à des problèmes de langage naturel, y compris la synthèse de texte.
-  Pouvoir appliquer des modèles de séquence à des applications audio, incluant la reconnaissance vocale et la synthèse musicale.

C’est le cinquième et dernier cours de la spécialisation Apprentissage profond.

deeplearning.ai travaille également en partenariat avec le NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) dans le cours 5, Modèles de séquence, afin de fournir une affectation de programmation sur la traduction automatique avec l’apprentissage en profondeur. Vous aurez la possibilité de construire un projet d’apprentissage en profondeur avec un contenu de pointe, pertinent pour l’industrie.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera

Nivel intermedio

Aprox. 15 horas para completar

Francés (French)

Habilidades que obtendrás

Machine Translation
Word Embedding
Combination
Deep Learning

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Nivel intermedio

Aprox. 15 horas para completar

Francés (French)

Instructores

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

6 horas para completar

Réseaux neuronaux récurrents

6 horas para completar

12 videos (Total 112 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios

12 videos

Pourquoi les modèles de séquence2mNotation9mModèle de réseau neuronal récurrent16mRétro-propagation dans le temps6mDifférents types de RNN9mModèle de langage et génération de séquence12mÉchantillonnage de nouvelles séquences8mDisparition de gradient dans un RNN6mUnité récurrente à porte (GRU)17mMémoire longue à court terme (LSTM)9mRNN bidirectionnel8mRNN profonds5m

2 lecturas

Unité récurrente à porte (GRU) *CORRECTION*1mMémoire longue à court terme (LSTM) *CORRECTION*1m

1 ejercicio de práctica

Réseaux neuronaux récurrents30m

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

Traitement automatique du langage naturel et prolongements lexicaux

Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.

4 horas para completar

10 videos (Total 102 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

10 videos

Représentation de mots10mUtilisation des prolongements lexicaux9mPropriétés des prolongements lexicaux11mMatrice de prolongement5mApprendre les prolongements lexicaux10mWord2Vec12mÉchantillonnage négatif11mVecteurs de mots GloVe11mClassification des sentiments7mDébiaiser des prolongements lexicaux11m

1 lectura

Vecteurs de mots GloVe *CORRECTION*1m

1 ejercicio de práctica

Traitement automatique du langage naturel et prolongements lexicaux30m

5 horas para completar