Modèles de séquence

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.

Vous allez: - Comprendre comment construire et former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des variantes couramment utilisées telles que les GRU et les LSTM. - Être capable d’appliquer des modèles de séquence à des problèmes de langage naturel, y compris la synthèse de texte. - Pouvoir appliquer des modèles de séquence à des applications audio, incluant la reconnaissance vocale et la synthèse musicale. C’est le cinquième et dernier cours de la spécialisation Apprentissage profond. deeplearning.ai travaille également en partenariat avec le NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) dans le cours 5, Modèles de séquence, afin de fournir une affectation de programmation sur la traduction automatique avec l’apprentissage en profondeur. Vous aurez la possibilité de construire un projet d’apprentissage en profondeur avec un contenu de pointe, pertinent pour l’industrie.