Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT

Последовательные модели
  • Level Professional
  • Course by DeepLearning.AI
  • Offered by

About

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.

Modules

Рекуррентные нейронные сети

    • 12 Videos
    • 2 Readings
Show info about module content

12 Videos

  • Для чего используются последовательные модели
  • Нотация
  • Модель рекуррентной нейронной сети
  • Метод обратного распространения ошибки во времени
  • Различные виды РНН
  • Языковая модель и генерация последовательности
  • Выборка новых последовательностей
  • Выборка новых последовательностей
  • Управляемый рекуррентный блок (GRU, УРБ)
  • Долгая краткосрочная память (LSTM, ДКП)
  • Двунаправленная рекуррентная нейронная сеть
  • Глубокие нейронные сети

2 Readings

  • Управляемый рекуррентный блок (GRU, УРБ) *ИСПРАВЛЕНИЕ*
  • Долгая краткосрочная память (LSTM, ДКП) *ИСПРАВЛЕНИЕ*

Практические вопросы

    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • Рекуррентные нейронные сети

Задания по программированию

    • 3 Lab
    • 3 Programming
Show info about module content

3 Programming

  • Пошаговое построение рекуррентной нейронной сети
  • Остров динозавров — языковая модель символьного уровня
  • Джазовая импровизация с использованием LSTM (ДКП)

3 Labs

  • Пошаговое построение рекуррентной нейронной сети
  • Остров динозавров — языковая модель символьного уровня
  • Джазовая импровизация с использованием LSTM (ДКП)

Введение в векторное представление слов

    • 4 Videos
Show info about module content

4 Videos

  • Представление слов
  • Использование векторного представления слов
  • Свойства векторов слов
  • Матрица встраивания

Изучение векторного представления слов: Word2vec и GloVe

    • 4 Videos
    • 1 Readings
Show info about module content

4 Videos

  • Изучение векторного представления слов
  • Word2Vec
  • Отрицательная выборка
  • Векторы слов GloVe

1 Readings

  • Векторы слов GloVe *ИСПРАВЛЕНИЕ*

Приложения, использующие векторное представление слов

    • 2 Videos
Show info about module content

2 Videos

  • Определение тональности текста 
  • Устранение предвзятости в векторном представлении слов

Практические вопросы

    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • Обработка естественного языка и векторное представление слов

Задания по программированию

    • 2 Lab
    • 2 Programming
Show info about module content

2 Programming

  • Операции с векторами слов — устранение предвзятости
  • Перевод слов в эмодзи

2 Labs

  • Операции с векторами слов — устранение предвзятости
  • Перевод слов в эмодзи

Различные архитектуры Sequence-to-Sequence нейронных сетей

    • 8 Videos
    • 2 Readings
Show info about module content

8 Videos

  • Базовые модели
  • Выбор наиболее вероятного предложения
  • Лучевой поиск
  • Повышение эффективности лучевого поиска
  • Анализ ошибок в лучевом поиске
  • Метрика BLEU (факультативно)
  • Общие сведения о механизме внимания
  • Механизм внимания

2 Readings

  • Метрика BLEU *ИСПРАВЛЕНИЕ*
  • Исправления

Распознавание речи — аудиоданные

    • 2 Videos
Show info about module content

2 Videos

  • Распознавание речи
  • Распознавание слов-триггеров

Заключение

    • 1 Videos
    • 1 Readings
Show info about module content

1 Videos

  • Заключение и благодарности

1 Readings

  • Стандартизированное тестирование навыков ИИ от компании Workera

Практические вопросы

    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • Последовательные модели и механизм внимания

Задания по программированию

    • 1 Readings
    • 2 Lab
    • 2 Programming
Show info about module content

2 Programming

  • Нейронный машинный перевод с применением механизма внимания
  • Распознавание слов-триггеров

2 Labs

  • Нейронный машинный перевод с применением механизма внимания
  • Распознавание слов-триггеров

1 Readings

  • Если вы не можете открыть свой блокнот: инструкции

Auto Summary

Unlock the potential of sequential data with the "Последовательные модели" course, designed for professionals in Data Science & AI. Led by Coursera, this course delves into recurrent neural networks (RNNs), GRUs, and LSTMs, applying these models to natural language processing, speech recognition, and music synthesis. Ideal for those seeking to leverage deep learning for advanced projects, including a real-world machine translation task in collaboration with NVIDIA DLI. Enroll now with a Starter subscription to elevate your expertise.

Andrew Ng
Instructors

Andrew Ng

Kian Katanforoosh
Instructors

Kian Katanforoosh

Younes Bensouda Mourri
Instructors

Younes Bensouda Mourri