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Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python 专项课程
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Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python 专项课程

Build Recurrent Neural Networks with Python. One-stop shop for understanding and implementing recurrent neural networks with Python.

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
初级 等级

推荐体验

4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
获得证书
使用付费计划
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您将学到什么

  • Identify the key components of deep neural networks, and train real-world datasets using different RNN architectures

  • Design and implement text classification tasks using RNNs and TensorFlow

  • Differentiate between RNNs, LSTM, and GRUs through hands-on exercises

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)
7 练习练习

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Packt 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

Introduction to RNN and DNN

Introduction to RNN and DNN

第 1 门课程6小时

您将学到什么

  • Utilize PyTorch to build and optimize AI models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and hyperparameter tuning in model optimization.

  • Develop and apply RNN models for complex tasks such as speech recognition and machine translation.

您将获得的技能

PyTorch (Machine Learning Library)、Deep Learning、Artificial Neural Networks、Machine Learning、Applied Machine Learning、Application Deployment、Python Programming、Data Science、Performance Tuning、Natural Language Processing、Predictive Modeling和Artificial Intelligence

您将学到什么

  • Identify different RNN architectures, including fixed-length and infinite memory models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and backpropagation through time in training RNN models.

  • Develop and apply RNN models for advanced tasks such as sentiment analysis and language modeling.

您将获得的技能

Artificial Neural Networks、Natural Language Processing、Applied Machine Learning、PyTorch (Machine Learning Library)、Text Mining、Machine Learning、Time Series Analysis and Forecasting、Network Architecture、Data Processing和Deep Learning
Advanced RNN Concepts and Projects

Advanced RNN Concepts and Projects

第 3 门课程6小时

您将学到什么

  • Identify key components and functionalities of GRUs, LSTMs, and attention mechanisms.

  • Utilize TensorFlow to build, train, and optimize RNN models.

  • Develop and implement advanced RNN models to solve complex problems.

您将获得的技能

Artificial Neural Networks、Tensorflow、Time Series Analysis and Forecasting、Deep Learning、Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)、Data Processing、Data Analysis、Predictive Modeling和Natural Language Processing

获得职业证书

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位教师

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