Informações sobre o curso

565,125 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

You should take the first 2 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.

Aprox. 14 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

O que você vai aprender

  • Build natural language processing systems using TensorFlow

  • Process text, including tokenization and representing sentences as vectors

  • Apply RNNs, GRUs, and LSTMs in TensorFlow

  • Train LSTMs on existing text to create original poetry and more

Habilidades que você terá

Natural Language ProcessingTokenizationMachine LearningTensorflowRNNs
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

You should take the first 2 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.

Aprox. 14 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

Instrutores

oferecido por

Logotipo de deeplearning.ai

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up91%(4,759 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Sentiment in text

3 horas para concluir
13 vídeos (Total 30 mín.), 4 leituras, 3 testes
13 videos
Introduction1min
Word based encodings2min
Using APIs2min
Notebook for lesson 12min
Text to sequence3min
Looking more at the Tokenizer1min
Padding2min
Notebook for lesson 24min
Sarcasm, really?2min
Working with the Tokenizer1min
Notebook for lesson 33min
Week 1 Wrap up21s
4 leituras
Check out the code!10min
Check out the code!10min
News headlines dataset for sarcasm detection10min
Check out the code!10min
1 exercício prático
Week 1 Quiz
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Word Embeddings

4 horas para concluir
14 vídeos (Total 39 mín.), 7 leituras, 3 testes
14 videos
Introduction2min
The IMBD dataset1min
Looking into the details4min
How can we use vectors?2min
More into the details2min
Notebook for lesson 110min
Remember the sarcasm dataset?1min
Building a classifier for the sarcasm dataset1min
Let’s talk about the loss function1min
Pre-tokenized datasets43s
Diving into the code (part 1)1min
Diving into the code (part 2)2min
Notebook for lesson 35min
7 leituras
IMDB reviews dataset10min
Check out the code!10min
Check out the code!10min
TensorFlow datasets10min
Subwords text encoder10min
Check out the code!10min
Week 2 Wrap up10min
1 exercício prático
Week 2 Quiz
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Sequence models

3 horas para concluir
10 vídeos (Total 16 mín.), 7 leituras, 3 testes
10 videos
Introduction2min
LSTMs2min
Implementing LSTMs in code1min
Accuracy and loss1min
A word from Laurence35s
Looking into the code1min
Using a convolutional network1min
Going back to the IMDB dataset1min
Tips from Laurence37s
7 leituras
Link to Andrew's sequence modeling course10min
More info on LSTMs10min
Check out the code!10min
Check out the code!10min
Check out the code!10min
Exploring different sequence models10min
Week 3 Wrap up10min
1 exercício prático
Week 3 Quiz
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Sequence models and literature

3 horas para concluir
14 vídeos (Total 27 mín.), 5 leituras, 3 testes
14 videos
Introduction1min
Looking into the code57s
Training the data2min
More on training the data1min
Notebook for lesson 18min
Finding what the next word should be2min
Example1min
Predicting a word1min
Poetry!40s
Looking into the code1min
Laurence the poet!1min
Your next task1min
A conversation with Andrew Ng1min
5 leituras
Check out the code!10min
link to Laurence's poetry10min
Check out the code!10min
Link to generating text using a character-based RNN10min
Wrap up10min
1 exercício prático
Week 4 Quiz

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados TensorFlow in Practice

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Looking for more advanced TensorFlow content? Check out the new TensorFlow: Data and Deployment Specialization....
TensorFlow in Practice

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

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