Назад в каталог
Курс от DeepLearning.AI
courseraАнализ данных
النماذج المتعاقبة
Курс от DeepLearning.AIО курсе
ستتعلم في هذا المساق كيفية إنشاء نماذج للغة الطبيعية والصوت وغيرها من البيانات المتعاقبة. بفضل التعلم العميق، تعمل خوارزميات التسلسل والتعاقب بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط مما يتيح العديد من التطبيقات المثيرة في التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية وروبوتات الدردشة والترجمة الآلية وفهم اللغة الطبيعية وغيرها من التطبيقات الأخرى. سوف تتعلم كيفية: - فهم كيفية بناء وتدريب الشبكات العصبونية المتكررة (RNN) والمتغيرات الشائعة الاستخدام مثل GRUs والذاكرة طويلة المدى. - تطبيق نماذج التسلسل على المشاكل الطبيعية للغة بما في ذلك تركيب النص. - تطبيق نماذج التسلسل على التطبيقات الصوتية، بما في ذلك التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية. هذا هو المساق الخامس والأخير من تخصص التعلم العميق. تشاركdeeplearning.ai أيضًا مع مؤسسة نيفيديا للتعلم العميق في المساق الخامس، نماذج التسلسل، لتوفير مهمة برمجة على الترجمة الآلية مع التعلم العميق. سوف تتاح لك فرصة إنشاء مشروع تعلم عميق بمحتوى متطور وذو صلة بالعملية الصناعية.
Навыки, которые вы освоите
Программа курса
3 модулей · 56 учебных материалов
01القوالب المتتابعة وآلية الانتباه21 материалов
Учитесь у экспертов
Andrew Ng
Instructor
Kian Katanforoosh
Senior Curriculum Developer
Younes Bensouda Mourri
Curriculum developer