이 강좌에 대하여

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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

You should take the first 2 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.

완료하는 데 약 14시간 필요
영어

배울 내용

  • Build natural language processing systems using TensorFlow

  • Process text, including tokenization and representing sentences as vectors

  • Apply RNNs, GRUs, and LSTMs in TensorFlow

  • Train LSTMs on existing text to create original poetry and more

귀하가 습득할 기술

Natural Language ProcessingTokenizationMachine LearningTensorflowRNNs
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영어

강사

제공자:

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deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(7,924개의 평가)Info
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1

완료하는 데 3시간 필요

Sentiment in text

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 30분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
13개의 동영상
Introduction1m
Word based encodings2m
Using APIs2m
Notebook for lesson 12m
Text to sequence3m
Looking more at the Tokenizer1m
Padding2m
Notebook for lesson 24m
Sarcasm, really?2m
Working with the Tokenizer1m
Notebook for lesson 33m
Week 1 Wrap up21
4개의 읽기 자료
Check out the code!10m
Check out the code!10m
News headlines dataset for sarcasm detection10m
Check out the code!10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Word Embeddings

완료하는 데 4시간 필요
14개 동영상 (총 39분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
14개의 동영상
Introduction2m
The IMBD dataset1m
Looking into the details4m
How can we use vectors?2m
More into the details2m
Notebook for lesson 110m
Remember the sarcasm dataset?1m
Building a classifier for the sarcasm dataset1m
Let’s talk about the loss function1m
Pre-tokenized datasets43
Diving into the code (part 1)1m
Diving into the code (part 2)2m
Notebook for lesson 35m
7개의 읽기 자료
IMDB reviews dataset10m
Check out the code!10m
Check out the code!10m
TensorFlow datasets10m
Subwords text encoder10m
Check out the code!10m
Week 2 Wrap up10m
1개 연습문제
Week 2 Quiz
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Sequence models

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 16분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
Introduction2m
LSTMs2m
Implementing LSTMs in code1m
Accuracy and loss1m
A word from Laurence35
Looking into the code1m
Using a convolutional network1m
Going back to the IMDB dataset1m
Tips from Laurence37
7개의 읽기 자료
Link to Andrew's sequence modeling course10m
More info on LSTMs10m
Check out the code!10m
Check out the code!10m
Check out the code!10m
Exploring different sequence models10m
Week 3 Wrap up10m
1개 연습문제
Week 3 Quiz
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Sequence models and literature

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 27분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
14개의 동영상
Introduction1m
Looking into the code57
Training the data2m
More on training the data1m
Notebook for lesson 18m
Finding what the next word should be2m
Example1m
Predicting a word1m
Poetry!40
Looking into the code1m
Laurence the poet!1m
Your next task1m
A conversation with Andrew Ng1m
5개의 읽기 자료
Check out the code!10m
link to Laurence's poetry10m
Check out the code!10m
Link to generating text using a character-based RNN10m
Wrap up10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz

검토

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