Dans le cinquième cours de la Specialization Deep Learning, vous vous familiariserez avec les modèles de séquences et leurs applications passionnantes telles que la reconnaissance vocale, la synthèse musicale, les chatbots, la traduction automatique, le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore.



Modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
444 340 déjà inscrits
(31,043 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître

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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents, un type de modèle extrêmement performant sur les données temporelles, et plusieurs de ses variantes, notamment les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels,
Inclus
12 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond constituent une combinaison puissante. À l'aide de représentations de vecteurs de mots et de couches d'intégration, formez des réseaux neuronaux récurrents aux performances exceptionnelles dans un large éventail d'applications, notamment l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la traduction automatique neuronale.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Améliorez vos modèles de séquence à l'aide d'un mécanisme d'attention, un algorithme qui aide votre modèle à décider où porter son attention compte tenu d'une séquence d'entrées. Explorez ensuite la reconnaissance vocale et la manière de traiter les données audio.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Inclus
5 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
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Avis des étudiants
31 043 avis
- 5 stars
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12,88 %
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Révisé le 14 mars 2024
Cant express how thankful I am to Andrew Ng, literally thought me from start to finish when my school didnt touch about it, learn a lot and decided to use my knowledge and apply to real world projects
Révisé le 27 avr. 2019
So many possibilities will be presented in front of you after this course. The only limit is the boundary of my imagination and creativity, that is how I feel now upon the completion of this course.
Révisé le 19 févr. 2018
Loved the course - it was very interesting. It is also pretty complex, so will probably go through it again to review the concepts and how the models work. Thank you for this wonderful course series!

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