Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano, Espanhol, Chinês (simplificado)

Habilidades que você terá

Recurrent Neural NetworkArtificial Neural NetworkDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)
Os alunos fazendo este Course são
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Scientists
  • Researchers

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano, Espanhol, Chinês (simplificado)

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
6 horas para concluir

Recurrent Neural Networks

12 vídeos (Total 112 mín.), 2 leituras, 4 testes
12 videos
Notation9min
Recurrent Neural Network Model16min
Backpropagation through time6min
Different types of RNNs9min
Language model and sequence generation12min
Sampling novel sequences8min
Vanishing gradients with RNNs6min
Gated Recurrent Unit (GRU)17min
Long Short Term Memory (LSTM)9min
Bidirectional RNN8min
Deep RNNs5min
2 leituras
Gated Recurrent Unit (GRU) *CORRECTION*1min
Long Short Term Memory (LSTM) *CORRECTION*1min
1 exercício prático
Recurrent Neural Networks20min
Semana
2
4 horas para concluir

Natural Language Processing & Word Embeddings

10 vídeos (Total 102 mín.), 1 leitura, 3 testes
10 videos
Using word embeddings9min
Properties of word embeddings11min
Embedding matrix5min
Learning word embeddings10min
Word2Vec12min
Negative Sampling11min
GloVe word vectors11min
Sentiment Classification7min
Debiasing word embeddings11min
1 leituras
GloVe word vectors *CORRECTION*1min
1 exercício prático
Natural Language Processing & Word Embeddings20min
Semana
3
5 horas para concluir

Sequence models & Attention mechanism

11 vídeos (Total 103 mín.), 1 leitura, 3 testes
11 videos
Picking the most likely sentence8min
Beam Search11min
Refinements to Beam Search11min
Error analysis in beam search9min
Bleu Score (optional)16min
Attention Model Intuition9min
Attention Model12min
Speech recognition8min
Trigger Word Detection5min
Conclusion and thank you2min
1 leituras
Bleu Score *CORRECTION*1min
1 exercício prático
Sequence models & Attention mechanism20min
4.8
1816 avaliaçõesChevron Right

39%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

39%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Sequence Models

por JYOct 30th 2018

The lectures covers lots of SOTA deep learning algorithms and the lectures are well-designed and easy to understand. The programming assignment is really good to enhance the understanding of lectures.

por AMJul 1st 2019

The course is very good and has taught me the all the important concepts required to build a sequence model. The assignments are also very neatly and precisely designed for the real world application.

Instrutores

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Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
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Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
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Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

Sobre deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
Aprendizagem profunda

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.