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.
oferecido por
Последовательные модели
deeplearning.aiInformações sobre o curso
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 16 horas para completar
Russo
Legendas: Chinês (tradicional), Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Vietnamita, Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
- Machine Translation
- Word Embedding
- Combination
- Deep Learning
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 16 horas para completar
Russo
Legendas: Chinês (tradicional), Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Vietnamita, Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
oferecido por
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programa - O que você aprenderá com este curso
6 horas para concluir
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 concluir
12 vídeos (Total 112 mín.), 2 leituras, 4 testes
4 horas para concluir
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 concluir
10 vídeos (Total 102 mín.), 1 leitura, 3 testes
5 horas para concluir
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 concluir
11 vídeos (Total 103 mín.), 4 leituras, 3 testes
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
