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

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

提供:

Placeholder

deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up94%(34,794 件の評価)Info
1

1

12時間で修了

Recurrent Neural Networks

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
2

2

8時間で修了

Natural Language Processing & Word Embeddings

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
3

3

9時間で修了

Sequence Models & Attention Mechanism

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
4

4

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

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