This course will teach you how to build models for natural language, audio, and other sequence data. Thanks to deep learning, sequence algorithms are working far better than just two years ago, and this is enabling numerous exciting applications in speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language understanding, and many others.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Глубокое обучение'
от партнера
Специализация Глубокое обучениеdeeplearning.aiОб этом курсе
Недавно просмотрено: 647,420
Карьерные результаты учащихся
38%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
39%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
13%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 1 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Recurrent Neural NetworkArtificial Neural NetworkDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)
Карьерные результаты учащихся
38%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
39%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
13%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 1 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
от партнера
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Программа курса: что вы изучите
6 ч. на завершение
Recurrent Neural Networks
Learn about recurrent neural networks. This type of model has been proven to perform extremely well on temporal data. It has several variants including LSTMs, GRUs and Bidirectional RNNs, which you are going to learn about in this section.
6 ч. на завершение
12 видео ((всего 112 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
12 видео
Notation9мин
Recurrent Neural Network Model16мин
Backpropagation through time6мин
Different types of RNNs9мин
Language model and sequence generation12мин
Sampling novel sequences8мин
Vanishing gradients with RNNs6мин
Gated Recurrent Unit (GRU)17мин
Long Short Term Memory (LSTM)9мин
Bidirectional RNN8мин
Deep RNNs5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Gated Recurrent Unit (GRU) *CORRECTION*1мин
Long Short Term Memory (LSTM) *CORRECTION*1мин
1 практическое упражнение
Recurrent Neural Networks30мин
4 ч. на завершение
Natural Language Processing & Word Embeddings
Natural language processing with deep learning is an important combination. Using word vector representations and embedding layers you can train recurrent neural networks with outstanding performances in a wide variety of industries. Examples of applications are sentiment analysis, named entity recognition and machine translation.
4 ч. на завершение
10 видео ((всего 102 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
Word Representation10мин
Using word embeddings9мин
Properties of word embeddings11мин
Embedding matrix5мин
Learning word embeddings10мин
Word2Vec12мин
Negative Sampling11мин
GloVe word vectors11мин
Sentiment Classification7мин
Debiasing word embeddings11мин
1 материал для самостоятельного изучения
GloVe word vectors *CORRECTION*1мин
1 практическое упражнение
Natural Language Processing & Word Embeddings30мин
5 ч. на завершение
Sequence models & Attention mechanism
Sequence models can be augmented using an attention mechanism. This algorithm will help your model understand where it should focus its attention given a sequence of inputs. This week, you will also learn about speech recognition and how to deal with audio data.
5 ч. на завершение
11 видео ((всего 103 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
Basic Models6мин
Picking the most likely sentence8мин
Beam Search11мин
Refinements to Beam Search11мин
Error analysis in beam search9мин
Bleu Score (optional)16мин
Attention Model Intuition9мин
Attention Model12мин
Speech recognition8мин
Trigger Word Detection5мин
Conclusion and thank you2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Bleu Score *CORRECTION*1мин
Corrections10мин
Workera's Standardized Tests for AI Skills1мин
Instructions if you are unable to open your notebook10мин
1 практическое упражнение
Sequence models & Attention mechanism30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе SEQUENCE MODELS
от партнера JY29 окт. 2018 г.
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.
от партнера WK13 мар. 2018 г.
I was really happy because I could learn deep learning from Andrew Ng. The lectures were fantastic and amazing.\n\nI was able to catch really important concepts of sequence models.\n\nThanks a lot!
от партнера AM30 июня 2019 г.
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.
от партнера PJ3 апр. 2019 г.
The previous courses raised the bar and expectations. The assignments for Week 1 and Week 2 were a bit unclear. Lectures for Week 1 and Week 2 can be improved as well. Besides, this is a great course!
Специализация Глубокое обучение: общие сведения
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
What is the refund policy?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
