이 강좌에 대하여

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We recommend that you have taken the first two courses of the Natural Language Processing Specialization, offered by deeplearning.ai

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

배울 내용

  • Create word embeddings, then train a neural network on them to perform sentiment analysis of tweets

  • Generate synthetic Shakespeare text using a Gated Recurrent Unit (GRU) language model

  • Train a recurrent neural network to extract important information from text, using named entity recognition (NER) and LSTMs with linear layers

  • Use a Siamese network to compare questions in a text and identify duplicates: questions that are worded differently but have the same meaning

귀하가 습득할 기술

Word EmbeddingSentiment with Neural NetsSiamese NetworksNatural Language GenerationNamed-Entity Recognition
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deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(2,915개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 6시간 필요

Neural Networks for Sentiment Analysis

완료하는 데 6시간 필요
9개 동영상 (총 35분), 10 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Recurrent Neural Networks for Language Modeling

완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 27분), 8 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
3

3

완료하는 데 5시간 필요

LSTMs and Named Entity Recognition

완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 24분), 10 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4

4

완료하는 데 6시간 필요

Siamese Networks

완료하는 데 6시간 필요
8개 동영상 (총 33분), 9 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

검토

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