이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
중급 단계

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

완료하는 데 약 32시간 필요
영어

배울 내용

  • Use dynamic programming, hidden Markov models, and word embeddings to implement autocorrect, autocomplete & identify part-of-speech tags for words.

귀하가 습득할 기술

  • Word2vec
  • Parts-of-Speech Tagging
  • N-gram Language Models
  • Autocorrect
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완료하는 데 약 32시간 필요
영어

제공자:

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deeplearning.ai

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(5,258개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 8시간 필요

Autocorrect

완료하는 데 8시간 필요
11개 동영상 (총 31분), 10 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
2

2

완료하는 데 6시간 필요

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

완료하는 데 6시간 필요
13개 동영상 (총 43분), 11 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3

3

완료하는 데 9시간 필요

Autocomplete and Language Models

완료하는 데 9시간 필요
11개 동영상 (총 54분), 9 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4

4

완료하는 데 9시간 필요

Word embeddings with neural networks

완료하는 데 9시간 필요
22개 동영상 (총 73분), 21 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

검토

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