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
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Sequenz-Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Deep Learning
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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4.8
(31,085 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Deep Learning
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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MK
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Geprüft am 14. März 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
AM
5
Geprüft am 1. Juli 2019
The course is very good and has taught me the all the important concepts required to build a sequence model. The assignments are also very neatly and precisely designed for the real world application.
MI
5
Geprüft am 16. Okt. 2019
This is one of the most comprehensive yet enjoyable courses in the whole specialization! There are several assignments of practical applications. Thanks for the time and effort put into this course.
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