課程信息

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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

We recommend that you have taken the first two courses of the Natural Language Processing Specialization, offered by deeplearning.ai

完成時間大約為19 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Create word embeddings, then train a neural network on them to perform sentiment analysis of tweets

  • Generate synthetic Shakespeare text using a Gated Recurrent Unit (GRU) language model

  • Train a recurrent neural network to extract important information from text, using named entity recognition (NER) and LSTMs with linear layers

  • Use a Siamese network to compare questions in a text and identify duplicates: questions that are worded differently but have the same meaning

您將獲得的技能

Word EmbeddingSentiment with Neural NetsSiamese NetworksNatural Language GenerationNamed-Entity Recognition
可分享的證書
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立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
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提供方

Placeholder

deeplearning.ai

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up94%(1,236 個評分)Info
1

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完成時間為 5 小時

Neural Networks for Sentiment Analysis

完成時間為 5 小時
9 個視頻 (總計 35 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
9 個視頻
Neural Networks for Sentiment Analysis3分鐘
Trax: Neural Networks2分鐘
Why we recommend Trax13分鐘
Trax: Layers3分鐘
Dense and ReLU Layers1分鐘
Serial Layer1分鐘
Other Layers 3分鐘
Training2分鐘
3 個閱讀材料
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10分鐘
Reading: (Optional) Trax and JAX, docs and code15分鐘
How to Refresh your Workspace10分鐘
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完成時間為 5 小時

Recurrent Neural Networks for Language Modeling

完成時間為 5 小時
8 個視頻 (總計 27 分鐘)
8 個視頻
Recurrent Neural Networks4分鐘
Applications of RNNs3分鐘
Math in Simple RNNs3分鐘
Cost Function for RNNs1分鐘
Implementation Note 2分鐘
Gated Recurrent Units4分鐘
Deep and Bi-directional RNNs 3分鐘
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完成時間為 4 小時

LSTMs and Named Entity Recognition

完成時間為 4 小時
6 個視頻 (總計 24 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
6 個視頻
Introduction to LSTMs4分鐘
LSTM Architecture3分鐘
Introduction to Named Entity Recognition3分鐘
Training NERs: Data Processing 4分鐘
Computing Accuracy1分鐘
3 個閱讀材料
(Optional) Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent10分鐘
(Optional) Understanding LSTMs10分鐘
Long Short-Term Memory (Deep Learning Specialization C5)10分鐘
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完成時間為 5 小時

Siamese Networks

完成時間為 5 小時
8 個視頻 (總計 33 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
8 個視頻
Architecture3分鐘
Cost Function3分鐘
Triplets6分鐘
Computing The Cost I5分鐘
Computing The Cost II6分鐘
One Shot Learning2分鐘
Training / Testing3分鐘
1 個閱讀材料
Acknowledgments10分鐘

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