이 강좌에 대하여

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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 12시간 필요

영어

자막: 영어, 한국어

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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강사

제공자:

deeplearning.ai 로고

deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(4,040개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 3시간 필요

Sentiment in text

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 30분), 1 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
1개의 읽기 자료
News headlines dataset for sarcasm detection10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Word Embeddings

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 39분), 5 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
5개의 읽기 자료
IMDB reviews dataset10m
Try it yourself10m
TensoFlow datasets10m
Subwords text encoder10m
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), 4 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
4개의 읽기 자료
Link to Andrew's sequence modeling course10m
More info on LSTMs10m
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), 3 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
3개의 읽기 자료
link to Laurence's poetry10m
Link to generating text using a character-based RNN10m
Wrap up10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz

TensorFlow in Practice 특화 과정 정보

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Looking for more advanced TensorFlow content? Check out the new TensorFlow: Data and Deployment Specialization....
TensorFlow in Practice

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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