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Im fünften Kurs der Deep-Learning-Spezialisierung lernen Sie Sequenzmodelle und ihre spannenden Anwendungen kennen, wie z. B. Spracherkennung, Musiksynthese, Chatbots, maschinelle Übersetzung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und mehr. Am Ende werden Sie in der Lage sein, wiederkehrende neuronale Netze (RNN) und häufig verwendete Varianten wie GRU und LSTM aufzubauen und zu trainieren; Wenden Sie RNN auf die Sprachmodellierung auf Zeichenebene an. Sammeln Sie Erfahrungen mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und Word Embed
Im fünften Kurs der Deep-Learning-Spezialisierung lernen Sie Sequenzmodelle und ihre spannenden Anwendungen kennen, wie z. B. Spracherkennung, Musiksynthese, Chatbots, maschinelle Übersetzung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und mehr.
Am Ende werden Sie in der Lage sein, wiederkehrende neuronale Netze (RNN) und häufig verwendete Varianten wie GRU und LSTM aufzubauen und zu trainieren; Wenden Sie RNN auf die Sprachmodellierung auf Zeichenebene an. Erfahrungen mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und Worteinbettungen sammeln; und verwenden Sie HuggingFace-Tokenizer und Transformatormodelle, um verschiedene NLP-Aufgaben wie NER und Fragenbeantwortung zu lösen.
Die Deep-Learning-Spezialisierung ist ein Grundlagenprogramm, das Ihnen hilft, die Fähigkeiten, Herausforderungen und Konsequenzen von Deep Learning zu verstehen und Sie auf die Mitarbeit an der Entwicklung modernster künstlicher Intelligenztechnologie vorzubereiten.
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Entdecken Sie wiederkehrende neuronale Netze, einen Modelltyp, der bei zeitlichen Daten eine hervorragende Leistung erbringt, und mehrere seiner Varianten, darunter LSTM, GRU und bidirektionales RNN.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning ist eine leistungsstarke Kombination. Trainieren Sie mithilfe von Wortvektordarstellungen und Ebeneneinbettungen wiederkehrende neuronale Netze mit außergewöhnlicher Leistung in einer Vielzahl von Anwendungen, einschließlich Sentimentanalyse, Erkennung benannter Entitäten und neuronaler maschineller Übersetzung.
Erweitern Sie Ihre Sequenzmodelle mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus, einem Algorithmus, der Ihrem Modell bei der Entscheidung hilft, worauf es seine Aufmerksamkeit angesichts einer Sequenz von Eingaben richten soll. Als nächstes erkunden Sie die Spracherkennung und den Umgang mit Audiodaten.
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