In the fifth course of the Deep Learning Specialization, you will become familiar with sequence models and their exciting applications such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing (NLP), and more.
提供：
ディープラーニング専門講座deeplearning.aiこのコースについて
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受講生の就業成果
38%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
39%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
13%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における5の5コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
約34時間で修了
英語
字幕：中国語（繁体）, アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
習得するスキル
Natural Language ProcessingLong Short Term Memory (LSTM)Gated Recurrent Unit (GRU)Recurrent Neural NetworkAttention Models
受講生の就業成果
38%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
39%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
13%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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次における5の5コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
約34時間で修了
英語
字幕：中国語（繁体）, アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
提供：
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
シラバス - 本コースの学習内容
12時間で修了
Recurrent Neural Networks
Discover recurrent neural networks, a type of model that performs extremely well on temporal data, and several of its variants, including LSTMs, GRUs and Bidirectional RNNs,
12時間で修了
12件のビデオ （合計112分）, 5 学習用教材, 4 個のテスト
8時間で修了
Natural Language Processing & Word Embeddings
Natural language processing with deep learning is a powerful combination. Using word vector representations and embedding layers, train recurrent neural networks with outstanding performance across a wide variety of applications, including sentiment analysis, named entity recognition and neural machine translation.
8時間で修了
10件のビデオ （合計102分）, 1 学習用教材, 3 個のテスト
9時間で修了
Sequence Models & Attention Mechanism
Augment your sequence models using an attention mechanism, an algorithm that helps your model decide where to focus its attention given a sequence of inputs. Then, explore speech recognition and how to deal with audio data.
9時間で修了
10件のビデオ （合計100分）, 3 学習用教材, 3 個のテスト
6時間で修了
Transformer Network
6時間で修了
5件のビデオ （合計41分）, 2 学習用教材, 2 個のテスト
レビュー
SEQUENCE MODELS からの人気レビュー
AMにより2019年6月30日
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.
PJにより2019年4月3日
The previous courses raised the bar and expectations. The assignments for Week 1 and Week 2 were a bit unclear. Lectures for Week 1 and Week 2 can be improved as well. Besides, this is a great course!
ACにより2019年6月23日
Very well produced and explained. In my case, the nature of the Sequence Model makes understanding the concepts and finishing the assignment more challenging than other segments of the specialization.
WKにより2018年3月13日
I was really happy because I could learn deep learning from Andrew Ng. The lectures were fantastic and amazing.\n\nI was able to catch really important concepts of sequence models.\n\nThanks a lot!
ディープラーニング専門講座について
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
Is financial aid available?
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
