In the fifth course of the Deep Learning Specialization, you will become familiar with sequence models and their exciting applications such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing (NLP), and more.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Глубокое обучение'
347 942 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Глубокое обучениеdeeplearning.aiОб этом курсе
Недавно просмотрено: 352 037
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
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
Средний уровень
Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML
Прибл. 38 часов на выполнение
Английский
Приобретаемые навыки
- Natural Language Processing
- Long Short Term Memory (LSTM)
- Gated Recurrent Unit (GRU)
- Recurrent Neural Network
- Attention Models
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
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
Средний уровень
Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML
Прибл. 38 часов на выполнение
Английский
от партнера
Программа курса: что вы изучите
12 ч. на завершение
Recurrent Neural Networks
12 ч. на завершение
12 видео ((всего 112 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
9 ч. на завершение
Natural Language Processing & Word Embeddings
9 ч. на завершение
10 видео ((всего 99 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 ч. на завершение
Sequence Models & Attention Mechanism
9 ч. на завершение
10 видео ((всего 98 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 ч. на завершение
Transformer Network
8 ч. на завершение
5 видео ((всего 42 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Рецензии
- 5 stars83,59 %
- 4 stars13,06 %
- 3 stars2,56 %
- 2 stars0,48 %
- 1 star0,28 %
Лучшие отзывы о курсе МОДЕЛИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
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.
I was able to catch really important concepts of sequence models.
Thanks a lot!
от партнера AA3 мар. 2018 г.
Dr. Ng and team did a great job! Dr. Ng delivered even the most complicated concepts in the most lucid way possible. Assignments created by the team are awesome and very good to work on! 5/5 course!
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!
от партнера NM20 февр. 2018 г.
Hope can elaborate the backpropagation of RNN much more. BP through time is a bit tricky though we do not need to think about it during implementation using most of existing deep learning frameworks.
Специализация Глубокое обучение: общие сведения
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Какие правила возврата средств?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
