Cette formation vous apprendra à construire des modèles pour le langage naturel, l’audio et les autres données de séquence. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes de séquence fonctionnent beaucoup mieux qu’il y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications très intéressantes en matière de reconnaissance vocale, de synthèse musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compréhension naturelle du langage, etc.
Modèles de séquence
deeplearning.aiОб этом курсе
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.
Средний уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Французский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Французский, Португальский (бразильский), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Русский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Machine TranslationWord EmbeddingCombinationDeep Learning
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.
Средний уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Французский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Французский, Португальский (бразильский), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Русский, Английский, Испанский
от партнера
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Программа курса: что вы изучите
6 ч. на завершение
Réseaux neuronaux récurrents
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents. Ce type de modèle s’est avéré extrêmement performant sur les données temporelles. Il comporte plusieurs variantes, y compris les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels, que vous allez découvrir dans cette section.
6 ч. на завершение
12 видео ((всего 112 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
4 ч. на завершение
Traitement automatique du langage naturel et prolongements lexicaux
Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.
4 ч. на завершение
10 видео ((всего 102 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 ч. на завершение
Modèles de séquence et mécanisme d’attention
Les modèles de séquence peuvent être améliorés à l’aide d’un mécanisme d’attention. Cet algorithme aidera votre modèle à comprendre où celui-ci doit focaliser son attention, compte tenu d’une séquence d’entrées. Cette semaine, vous apprendrez également à reconnaître la parole et à gérer les données audio.
5 ч. на завершение
11 видео ((всего 103 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
