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Este curso se clasificó en el Top 100 de los mejores cursos de Coursera, basado en su alta valoración y un gran número de calificaciones.
SOBRE ESTE CURSO
En el quinto curso de la especialización de aprendizaje profundo, se familiarizará con los modelos de secuencia y sus interesantes aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la síntesis de música, los chatbots, la traducción automática, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y más. Al final, podrá construir y entrenar redes neuronales recurrentes (RNN) y variantes de uso común como GRU y LSTM; aplicar RNN al modelado de lenguaje a nivel de carácter; ganar experiencia con el procesamiento del lenguaje natural y Word Embed
DESCRIPCIÓN
En el quinto curso de la especialización de aprendizaje profundo, se familiarizará con los modelos de secuencia y sus interesantes aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la síntesis de música, los chatbots, la traducción automática, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y más.
Al final, podrá construir y entrenar redes neuronales recurrentes (RNN) y variantes de uso común como GRU y LSTM; aplicar RNN al modelado de lenguaje a nivel de carácter; ganar experiencia con procesamiento de lenguaje natural e incrustaciones de palabras; y use tokenizadores HuggingFace y modelos de transformadores para resolver diferentes tareas de PNL como NER y Respuesta a preguntas.
La especialización en aprendizaje profundo es un programa fundamental que lo ayudará a comprender las capacidades, los desafíos y las consecuencias del aprendizaje profundo y lo preparará para participar en el desarrollo de tecnología de inteligencia artificial de vanguardia.
CONTENIDOS DE ESTE CURSO
<p><h3Redes neuronales recurrentes</h3></p><p>Descubra las redes neuronales recurrentes, un tipo de modelo que funciona extremadamente bien en datos temporales, y varias de sus variantes, incluidas LSTM, GRU y RNN bidireccionales,</p>
<p><h3Procesamiento de lenguaje natural e incrustaciones de palabras</h3></p><p>El procesamiento del lenguaje natural con el aprendizaje profundo es una combinación poderosa. Utilizando representaciones de vectores de palabras e incrustaciones de capas, entrene redes neuronales recurrentes con un rendimiento excepcional en una amplia variedad de aplicaciones, incluido el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre y la traducción automática neuronal.</p>
<p><h3Modelos de secuencia y mecanismo de atención</h3></p><p>Aumente sus modelos de secuencia utilizando un mecanismo de atención, un algoritmo que ayuda a su modelo a decidir dónde enfocar su atención dada una secuencia de entradas. Luego, explore el reconocimiento de voz y cómo manejar los datos de audio.</p>
<p><h3Red de transformadores</h3></p><p></p>
<p><h3</h3></p><p></p>
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Otros datos relevantes
Andrew Ng
INSTRUCTOR PRINCIPAL
Calificación del instructor 4,93/5 (1.673 calificaciones)Info
Instructor
mi person_add 5.125.479 alumnos
mi computer31 cursos
Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
CATEGORÍA(s) PRINCIPALES DE ESTE CURSO
NIVEL DE ESTUDIO
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CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
-
Creado por:Coursera
-
Posición Top 100 cursos plataforma:
20
DETALLES DEL CURSO
- CALENDARIO DE ENTREGAS: Estudie a su ritmo y disponibilidad
- HORAS DE VIDEO: Aprox. 35 horas para completar
- TIEMPO ACCESO Acceso a contenidos luego de completado el curso
¿Quién desarrolla este curso?
deeplearning.ai
DeepLearning.AI es una empresa de tecnología educativa que desarrolla una comunidad global de talento de IA.
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