딥 러닝 전문화의 다섯 번째 과정에서는 시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP) 등과 같은 흥미로운 애플리케이션에 익숙해질 것입니다.
제공자:
시퀀스 모델
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유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
중급 단계
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
완료하는 데 약 41시간 필요
한국어
자막: 한국어, 영어, 아랍어
귀하가 습득할 기술
- Recurrent Neural Network
- Natural Language
- Word Embedding
- Gradient
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deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 14시간 필요
순환 신경망
LSTM, GRU 및 양방향 RNN을 포함하여 시계열 데이터에 뛰어난 성능을 보이는 모델 유형 및 여러 변형 및 순환 신경망 확인.
완료하는 데 14시간 필요
12개 동영상 (총 112분), 4 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
완료하는 데 9시간 필요
자연어 처리 및 단어 임베딩
자연어 처리의 딥 러닝는 가장 강력한 조합입니다. 단어 벡터 표현 및 임베딩 레이어를 사용하여 감정 분석, 명명된 엔터티 인식 및 신경망 기계 번역을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 뛰어난 성능으로 순환 신경망을 훈련합니다.
완료하는 데 9시간 필요
10개 동영상 (총 99분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 9시간 필요
시퀀스 모델 및 주의 메커니즘
입력 시퀀스가 주어졌을 때 모델이 주의를 집중할 위치를 결정하는 데 도움이 되는 알고리즘인 주의 메커니즘을 사용하여 시퀀스 모델을 보강합니다. 그런 다음 음성 인식과 오디오 데이터를 처리하는 방법을 살펴봅니다.
완료하는 데 9시간 필요
10개 동영상 (총 98분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 9시간 필요
트랜스포머 네트워크
완료하는 데 9시간 필요
5개 동영상 (총 42분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
자주 묻는 질문
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