이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

39%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

40%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

13%

가 급여 인상 또는 승진 성취

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 5개 강좌 중 5번째 강좌:

유동적 마감일

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중급 단계

완료하는 데 약 16시간 필요

영어

자막: 중국어 (번체자), 중국어 (간체자), 한국어, 영어, 스페인어

귀하가 습득할 기술

Recurrent Neural NetworkArtificial Neural NetworkDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(24,710개의 평가)Info
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완료하는 데 6시간 필요

Recurrent Neural Networks

완료하는 데 6시간 필요
12개 동영상 (총 112분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
12개의 동영상
Notation9m
Recurrent Neural Network Model16m
Backpropagation through time6m
Different types of RNNs9m
Language model and sequence generation12m
Sampling novel sequences8m
Vanishing gradients with RNNs6m
Gated Recurrent Unit (GRU)17m
Long Short Term Memory (LSTM)9m
Bidirectional RNN8m
Deep RNNs5m
2개의 읽기 자료
Gated Recurrent Unit (GRU) *CORRECTION*1m
Long Short Term Memory (LSTM) *CORRECTION*1m
1개 연습문제
Recurrent Neural Networks30m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Natural Language Processing & Word Embeddings

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 102분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
Using word embeddings9m
Properties of word embeddings11m
Embedding matrix5m
Learning word embeddings10m
Word2Vec12m
Negative Sampling11m
GloVe word vectors11m
Sentiment Classification7m
Debiasing word embeddings11m
1개의 읽기 자료
GloVe word vectors *CORRECTION*1m
1개 연습문제
Natural Language Processing & Word Embeddings30m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Sequence models & Attention mechanism

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 103분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
Picking the most likely sentence8m
Beam Search11m
Refinements to Beam Search11m
Error analysis in beam search9m
Bleu Score (optional)16m
Attention Model Intuition9m
Attention Model12m
Speech recognition8m
Trigger Word Detection5m
Conclusion and thank you2m
3개의 읽기 자료
Bleu Score *CORRECTION*1m
Corrections10m
Instructions if you are unable to open your notebook10m
1개 연습문제
Sequence models & Attention mechanism30m

심층 학습 특화 과정 정보

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
심층 학습

자주 묻는 질문

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