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), Coreano, Russo, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
Machine TranslationWord EmbeddingCombinationDeep 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), 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
When will I have access to the lectures and assignments?
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
