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.
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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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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。
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
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42時間で修了
英語
字幕：英語, 韓国語, アラビア語
習得するスキル
- Natural Language Processing
- Long Short Term Memory (LSTM)
- Gated Recurrent Unit (GRU)
- Recurrent Neural Network
- Attention Models
柔軟性のある期限
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次における5の5コース
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42時間で修了
英語
字幕：英語, 韓国語, アラビア語
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
14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,
14時間で修了
12件のビデオ （合計112分）, 4 学習用教材, 6 個のテスト
9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.
9時間で修了
10件のビデオ （合計99分）, 1 学習用教材, 4 個のテスト
10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.
10時間で修了
10件のビデオ （合計98分）, 3 学習用教材, 4 個のテスト
9時間で修了
Transformer Network
9時間で修了
5件のビデオ （合計42分）, 4 学習用教材, 3 個のテスト
レビュー
- 5 stars83.60%
- 4 stars13.07%
- 3 stars2.55%
- 2 stars0.48%
- 1 star0.28%
シーケンスモデル からの人気レビュー
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.
JSにより2020年7月12日
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.
MHにより2020年4月21日
Very good. I have no complaints. I though instruction was very clear. Assignments were very helpful and challenging enough that I learned something, but not so challenging that I got stuck too often.
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!
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？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
