Cette formation vous apprendra à construire des modèles pour le langage naturel, l’audio et les autres données de séquence. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes de séquence fonctionnent beaucoup mieux qu’il y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications très intéressantes en matière de reconnaissance vocale, de synthèse musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compréhension naturelle du langage, etc.
Modèles de séquence
deeplearning.aiÀ propos de ce cours
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Niveau intermédiaire
Approx. 16 heures pour terminer
Français
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Français, Portugais (brésilien), Chinois (simplifié), Coréen, Russe, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
Machine TranslationWord EmbeddingCombinationDeep Learning
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Français
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Français, Portugais (brésilien), Chinois (simplifié), Coréen, Russe, Anglais, Espagnol
Offert par
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 heures pour terminer
Réseaux neuronaux récurrents
Découvrez les réseaux neuronaux récurrents. Ce type de modèle s’est avéré extrêmement performant sur les données temporelles. Il comporte plusieurs variantes, y compris les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels, que vous allez découvrir dans cette section.
6 heures pour terminer
12 vidéos (Total 112 min), 2 lectures, 4 quiz
4 heures pour terminer
Traitement automatique du langage naturel et prolongements lexicaux
Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.
4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 102 min), 1 lecture, 3 quiz
5 heures pour terminer
Modèles de séquence et mécanisme d’attention
Les modèles de séquence peuvent être améliorés à l’aide d’un mécanisme d’attention. Cet algorithme aidera votre modèle à comprendre où celui-ci doit focaliser son attention, compte tenu d’une séquence d’entrées. Cette semaine, vous apprendrez également à reconnaître la parole et à gérer les données audio.
5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 103 min), 3 lectures, 3 quiz
Foire Aux Questions
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