Данный курс научит вас строить модели естественных языков, звуков и других последовательных данных. Благодаря глубокому обучению последовательные алгоритмы сегодня работают в разы лучше, чем ещё два года назад. Это открывает широчайший спектр возможностей применения алгоритмов в распознавании речи, синтезе музыки, чат-ботах, машинном переводе, понимании естественных языков и во многом другом.
Последовательные модели
deeplearning.aiAcerca de este Curso
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.
Nivel intermedio
Aprox. 16 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Chino (tradicional), Francés (French), Portugués (de Brasil), Chino (simplificado), Coreano, Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
Machine TranslationWord EmbeddingCombinationDeep Learning
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.
Nivel intermedio
Aprox. 16 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Chino (tradicional), Francés (French), Portugués (de Brasil), Chino (simplificado), Coreano, Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
ofrecido por
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programa - Qué aprenderás en este curso
6 horas para completar
Рекуррентные нейронные сети
В этом разделе вы познакомитесь с принципами работы рекуррентных нейронных сетей (РНС, RNN). Этот тип сетей показывает прекрасную работу с темпоральными данными и существует в нескольких вариантах, таких как LSTM (ДКП), GRU (УРБ), и двунаправленная РНС (Bidirectional RNN), о которых вы узнаете в этом разделе.
6 horas para completar
12 videos (Total 112 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
4 horas para completar
Обработка естественного языка и векторное представление слов
Сочетание обработки естественного языка и глубокого обучения — очень важное сочетание. Используя векторное представление слов и слои встраивания, вы сможете обучать рекуррентные нейронные сети, добиваясь выдающейся производительности в широком спектре областей. Примеры применения: анализ тональности текста, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.
4 horas para completar
10 videos (Total 102 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
5 horas para completar
Последовательные модели и механизм внимания
Последовательные модели могут быть дополнены с использованием механизма внимания. С помощью этого алгоритма ваша модель сможет понять, на чем следует сосредоточить внимание, с учетом последовательности входных данных. На этой неделе вы также узнаете о распознавании речи и работе с аудиоданными.
5 horas para completar
11 videos (Total 103 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
Preguntas Frecuentes
When will I have access to the lectures and assignments?
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Is financial aid available?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
