Im fünften Kurs der Deep Learning Specialization werden Sie mit Sequenzmodellen und ihren spannenden Anwendungen wie Spracherkennung, Musiksynthese, Chatbots, maschinelle Übersetzung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und mehr vertraut gemacht.



Sequenz-Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Deep Learning
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
448.169 bereits angemeldet
(31,099 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Netzwerk Architektur
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Wichtige Details

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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Entdecken Sie rekurrente neuronale Netze, einen Modelltyp, der bei zeitlichen Daten extrem gut funktioniert, und mehrere seiner Varianten, darunter LSTMs, GRUs und bidirektionale RNNs,
Das ist alles enthalten
12 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning ist eine leistungsstarke Kombination. Trainieren Sie mit Wortvektordarstellungen und Einbettungsschichten rekurrente neuronale Netze mit herausragender Leistung für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Sentimentanalyse, Named-Entity-Erkennung und neuronale maschinelle Übersetzung.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Erweitern Sie Ihre Sequenzmodelle mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus, einem Algorithmus, der Ihrem Modell hilft zu entscheiden, worauf es seine Aufmerksamkeit angesichts einer Sequenz von Eingaben richten soll. Dann erkunden Sie die Spracherkennung und den Umgang mit Audiodaten.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Das ist alles enthalten
5 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?




Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 26. Mai 2019
I am so grateful that Andrew and the team provided such good course, I learn so much from this course, I am so excited that see the wake word detection model actually work in the programming exercise
Geprüft am 13. Juli 2020
brilliant course, great quality instruction from Andrew Ng. The only faults are that some of the labs have not been supervised properly being a but buggy and a couple of later lectures were very dry.
Geprüft am 28. Sep. 2018
Great hands on instruction on how RNNs work and how they are used to solve real problems. It was particularly useful to use Conv1D, Bidirectional and Attention layers into RNNs and see how they work.

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