このコースについて

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We recommend that you have taken the first two courses of the Natural Language Processing Specialization, offered by deeplearning.ai

約19時間で修了
英語
字幕: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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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Neural Networks for Sentiment Analysis

5時間で修了
8件のビデオ (合計21分), 3 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Neural Networks for Sentiment Analysis3 分
Trax: Neural Networks2 分
Trax: Layers3 分
Dense and ReLU Layers1 分
Serial Layer1 分
Other Layers 3 分
Training2 分
3件の学習用教材
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10 分
Reading: (Optional) Trax and JAX, docs and code15 分
How to Refresh your Workspace10 分
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)
8件のビデオ
Recurrent Neural Networks4 分
Applications of RNNs3 分
Math in Simple RNNs3 分
Cost Function for RNNs1 分
Implementation Note 2 分
Gated Recurrent Units4 分
Deep and Bi-directional RNNs 3 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 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Introduction to LSTMs4 分
LSTM Architecture3 分
Introduction to Named Entity Recognition3 分
Training NERs: Data Processing 4 分
Computing Accuracy1 分
3件の学習用教材
(Optional) Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent10 分
(Optional) Understanding LSTMs10 分
Long Short-Term Memory (Deep Learning Specialization C5)10 分
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 reading, 1 quiz
8件のビデオ
Architecture3 分
Cost Function3 分
Triplets6 分
Computing The Cost I5 分
Computing The Cost II6 分
One Shot Learning2 分
Training / Testing3 分
1件の学習用教材
Acknowledgments10 分

レビュー

NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH SEQUENCE MODELS からの人気レビュー

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自然言語処理専門講座について

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
自然言語処理

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

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    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。