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시퀀스 모델 · LearnSpace
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시퀀스 모델

Курс от DeepLearning.AI
Средний≈ 40.9 чКорейский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

딥 러닝 전문화의 다섯 번째 과정에서는 시퀀스 모델과 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP) 등과 같은 흥미로운 애플리케이션에 익숙해질 것입니다. 이 과정을 이수하면 순환 신경망(RNN)과 GRU 및 LSTM과 같이 일반적으로 사용되는 변형을 구축 및 훈련하고, RNN을 문자 수준의 언어 모델링에 적용하며, 자연어 처리 및 단어 임베딩에 대한 경험을 얻을 수 있으며, HuggingFace 토크나이저 및 트랜스포머 모델을 사용하여 NER 및 질문에 답하기 같은 다양한 NLP 작업을 해결합니다. 딥 러닝 전문화 과정은 딥 러닝의 기능, 과제 및 결과를 이해하고 최첨단 AI 기술의 개발에 참여할 준비를 하는 데 도움이 되는 기본 프로그램입니다. 경력을 쌓기 위한 지식과 기술을 습득할 수 있도록 도와줌으로써 AI 세계에서 최종적인 단계를 맡을 수 있는 길을 제공합니다.

Навыки, которые вы освоите

Recurrent Neural Networks (RNNs)EmbeddingsNatural Language ProcessingDeep LearningTransfer LearningLarge Language ModelingAlgorithmsData SynthesisModel OptimizationData ProcessingArtificial Neural NetworksFine-tuningApplied Machine LearningResponsible AI

Программа курса

4 модулей · 69 учебных материалов

01순환 신경망22 материалов

순환 신경망

왜 시퀀스 모델인가?Видео표기법Видео순환 신경망 모델Видео시간에 따른 역전파Видео

Учитесь у экспертов

Andrew Ng

Instructor

Kian Katanforoosh

Senior Curriculum Developer

시퀀스 모델
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Обучение на Coursera

≈ 40.9 ч

4 модулей

Язык: Корейский

Субтитры: Английский, Арабский

Часть программы вашего университета
질문이 있으십니까? Discourse에 참여하세요!Внешний инструмент
다양한 유형의 RNNВидео
언어 모델 및 시퀀스 생성Видео
신규 시퀀스 샘플링Видео
RNN의 기울기 소실Видео
게이트 순환 장치(GRU)Видео
게이트 순환 장치(GRU) *수정*Чтение
장단기 메모리(LSTM)Видео
장단기 메모리(LSTM) *수정*Чтение
양방향 RNNВидео
심층 RNNВидео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W1Внешний инструмент

퀴즈

순환 신경망Задание

프로그래밍 과제

노트북 다운로드 방법Чтение작​업 공간을 새로고침 하는 방법Чтение순환 신경망 구축 - 단계별ПрограммированиеDinosaur Island - 문자 수준의 언어 모델링ПрограммированиеLSTM을 사용한 재즈 즉흥 연주Программирование
02자연어 처리 및 단어 임베딩15 материалов

단어 임베딩 소개

단어 표현Видео단어 임베딩 사용Видео단어 임베딩의 속성Видео임베딩 행렬Видео

단어 임베딩 학습: Word2vec 및 GloVe

단어 임베딩 학습ВидеоWord2VecВидео네거티브 샘플링ВидеоGloVe 단어 벡터ВидеоGloVe 단어 벡터 *수정*Чтение

단어 임베딩을 사용한 애플리케이션

감정 분류Видео단어 임베딩 DebiasingВидео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W2Внешний инструмент

퀴즈

자연어 처리 및 단어 임베딩Задание

프로그래밍 과제

단어 벡터 - Debiasing에 대한 연산ПрограммированиеEmojifyПрограммирование
03시퀀스 모델 및 주의 메커니즘17 материалов

다양한 시퀀스 투 시퀀스 아키텍처

기본 모델Видео가장 가능성이 높은 문장 고르기Видео빔 검색Видео빔 검색 개선Видео빔 검색의 오류 분석Видео블루 스코어(선택 사항)Видео블루 스코어 *수정*Чтение주의 모델 직관력Видео주의 모델Видео수정Чтение

음성 인식 - 오디오 데이터

음성 인식Видео트리거 단어 감지Видео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W3Внешний инструмент

퀴즈

시퀀스 모델 및 주의 메커니즘Задание

프로그래밍 과제

노트북을 열 수 없는 경우의 지침Чтение신경망 기계 번역Программирование트리거 단어 감지Программирование
04트랜스포머 네트워크15 материалов

트랜스포머

트랜스포머 네트워크 직관Видео자기 주의Видео다중 헤드 주의Видео트랜스포머 네트워크Видео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W4Внешний инструмент

퀴즈

트랜스포머Задание

프로그래밍 과제

TensorFlow를 사용한 트랜스포머 아키텍처Программирование

트랜스포머 애플리케이션 - 채점하지 않는 실습

트랜스포머 전처리Лабораторная트랜스포머 네트워크 애플리케이션: 명명된 엔터티 인식Лабораторная트랜스포머 네트워크 애플리케이션: 질의응답ЛабораторнаяTrax 라이브러리를 사용한 트랜스포머Чтение

결론

결론 및 감사의 말씀!Видео

참고문헌 및 감사의 말

참고문헌Чтение감사의 말Чтение(선택사항) 다른 학습자를 멘토링할 수 있는 기회Чтение