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: 1,266,133
Карьерные результаты учащихся
39%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
40%
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 5 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 16 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Recurrent Neural NetworkArtificial Neural NetworkDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)
Карьерные результаты учащихся
39%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
40%
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 5 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 16 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Английский, Испанский
от партнера
deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
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.)), 3 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
3 материала для самостоятельного изучения
Bleu Score *CORRECTION*1мин
Corrections10мин
Instructions if you are unable to open your notebook10мин
1 практическое упражнение
Sequence models & Attention mechanism30мин
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.
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
