このコースについて

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英語

学習内容

  • Create word embeddings, then train a neural network on them to perform sentiment analysis of tweets

  • Generate synthetic Shakespeare text using a Gated Recurrent Unit (GRU) language model

  • Train a recurrent neural network to extract important information from text, using named entity recognition (NER) and LSTMs with linear layers

  • Use a Siamese network to compare questions in a text and identify duplicates: questions that are worded differently but have the same meaning

習得するスキル

Word EmbeddingSentiment with Neural NetsSiamese NetworksNatural Language GenerationNamed-Entity Recognition
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提供:

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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%(2,192 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Neural Networks for Sentiment Analysis

5時間で修了
9件のビデオ (合計35分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
2

2

5時間で修了

Recurrent Neural Networks for Language Modeling

5時間で修了
8件のビデオ (合計27分)
3

3

4時間で修了

LSTMs and Named Entity Recognition

4時間で修了
6件のビデオ (合計24分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
4

4

5時間で修了

Siamese Networks

5時間で修了
8件のビデオ (合計33分), 1 学習用教材, 1 個のテスト

レビュー

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よくある質問

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。