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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Algorithms
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Unterrichtet in Französisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
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.
Das ist alles enthalten
12 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben3 Unbewertete Labore
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.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
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.
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11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
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