Последовательные модели
Learn to build models for natural language processing, speech recognition, music synthesis, and more. This course covers recurrent neural networks (RNN), gated recurrent units (GRU), long short-term memory (LSTM), and sequential models. Join the final course of the Deep Learning specialization and gain industry-relevant knowledge in collaboration with NVIDIA’s Deep Learning Institute (DLI). Create a cutting-edge deep learning project with modern content.
Данный курс научит вас строить модели естественных языков, звуков и других последовательных данных. Благодаря глубокому обучению последовательные алгоритмы сегодня работают в разы лучше, чем ещё два года назад. Это открывает широчайший спектр возможностей применения алгоритмов в распознавании речи, синтезе музыки, чат-ботах, машинном переводе, понимании естественных языков и во многом другом.
Вы научитесь:
— строить и обучать рекуррентные нейронные сети (РНС, RNN), а также широко используемые управляемые рекуррентные блоки (УРБ, GRU) и долгую краткосрочную память (ДКП, LSTM);
— применять последовательные модели в задачах по обработке естественного языка, включая синтез текста;
— применять модели последовательностей к звуковой информации, например для распознавания речи или синтеза музыки.
Это пятый и заключительный курс специализации «Глубокое обучение».
Задача по программированию машинного перевода с глубоким обучением, содержащаяся в этом курсе, разработана deeplearning.ai совместно с партнером — Институтом глубокого обучения NVIDIA (DLI). У вас будет возможность создать проект по глубокому обучению с современным, актуальным для индустрии содержанием.
User Reviews
Be the first to review “Последовательные модели”
You must be logged in to post a review.
There are no reviews yet.