Об этом курсе
Недавно просмотрено: 556,961

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 11 hours/week...

Английский

Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Английский, Испанский

Приобретаемые навыки

Recurrent Neural NetworkArtificial Neural NetworkDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 11 hours/week...

Английский

Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Английский, Испанский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
6 ч. на завершение

Recurrent Neural Networks

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 Networks20мин
Неделя
2
4 ч. на завершение

Natural Language Processing & Word Embeddings

10 видео ((всего 102 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
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 Embeddings20мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

Sequence models & Attention mechanism

11 видео ((всего 103 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
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
2 материала для самостоятельного изучения
Bleu Score *CORRECTION*1мин
Instructions if you are unable to open your notebook10мин
1 практическое упражнение
Sequence models & Attention mechanism20мин
4.8
Рецензии: 1877Chevron Right

39%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Sequence Models

автор: 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.

автор: 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.

Преподаватели

Avatar

Andrew Ng

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

Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Avatar

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

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

О deeplearning.ai

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

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....
Глубокое обучение

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.