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## Working with Sequences

14 個視頻 （總計 41 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
14 個視頻
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3分鐘
Sequence data and models5分鐘
From sequences to inputs2分鐘
Modeling sequences with linear models2分鐘
Lab intro: using linear models for sequences20
Lab solution: using linear models for sequences7分鐘
Modeling sequences with DNNs2分鐘
Lab intro: using DNNs for sequences19
Lab solution: using DNNs for sequences2分鐘
Modeling sequences with CNNs3分鐘
Lab intro: using CNNs for sequences19
Lab solution: using CNNs for sequences3分鐘
The variable-length problem4分鐘
1 個閱讀材料
How to send course feedback10分鐘
1 個練習
Working with Sequences

## Recurrent Neural Networks

4 個視頻 （總計 15 分鐘）
4 個視頻
How RNNs represent the past4分鐘
The limits of what RNNs can represent5分鐘
1 個練習
Recurrent Neural Networks

## Dealing with Longer Sequences

14 個視頻 （總計 62 分鐘）
14 個視頻
LSTMs and GRUs6分鐘
RNNs in TensorFlow2分鐘
Lab Intro: Time series prediction: end-to-end (rnn)45
Lab Solution: Time series prediction: end-to-end (rnn)10分鐘
Deep RNNs1分鐘
Lab Intro: Time series prediction: end-to-end (rnn2)26
Lab Solution: Time series prediction: end-to-end (rnn2)6分鐘
Improving our Loss Function2分鐘
Demo: Time series prediction: end-to-end (rnnN)3分鐘
Working with Real Data10分鐘
Lab Intro: Time Series Prediction - Temperature from Weather Data1分鐘
Lab Solution: Time Series Prediction - Temperature from Weather Data11分鐘
Summary1分鐘
1 個練習
Dealing with Longer Sequences
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## Text Classification

8 個視頻 （總計 35 分鐘）
8 個視頻
Text Classification6分鐘
Selecting a Model2分鐘
Lab Intro: Text Classification47
Lab Solution: Text Classification11分鐘
Python vs Native TensorFlow4分鐘
Demo: Text Classification with Native TensorFlow7分鐘
Summary1分鐘
1 個練習
Text Classification

## Reusable Embeddings

6 個視頻 （總計 28 分鐘）
6 個視頻
Modern methods of making word embeddings8分鐘
Introducing TensorFlow Hub1分鐘
Lab Intro: Evaluating a pre-trained embedding from TensorFlow Hub24
Lab Solution: TensorFlow Hub9分鐘
Using TensorFlow Hub within an estimator1分鐘
1 個練習
Reusable Embeddings

## Encoder-Decoder Models

10 個視頻 （總計 84 分鐘）
10 個視頻
Attention Networks4分鐘
Training Encoder-Decoder Models with TensorFlow6分鐘
Introducing Tensor2Tensor11分鐘
Lab Intro: Cloud poetry: Training custom text models on Cloud AI Platform1分鐘
Lab Solution: Cloud poetry: Training custom text models on Cloud AI Platform25分鐘
AutoML Translation4分鐘
Dialogflow6分鐘
Lab Intro: Introducing Dialogflow54
Lab Solution: Dialogflow13分鐘
1 個練習
Encoder-Decoder Models

## Summary

1 個視頻 （總計 4 分鐘）, 1 個閱讀材料
1 個視頻
Summary3分鐘
1 個閱讀材料

## 關於 Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 專項課程

This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hands-on labs. This specialization picks up where “Machine Learning on GCP” left off and teaches you how to build scalable, accurate, and production-ready models for structured data, image data, time-series, and natural language text. It ends with a course on building recommendation systems. Topics introduced in earlier courses are referenced in later courses, so it is recommended that you take the courses in exactly this order....

## 常見問題

• 是的，您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程，才能访问预览不包括的内容。

• 如果您决定在班次开始日期之前注册课程，那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后，您便可以提交作业。

• 在您注册且班次开课之后，您将可以访问所有视频和其他资源，包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业，并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

• 如果您成功完成课程，您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

• 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一，目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

• 如果订阅，您可以获得 7 天免费试听，在此期间，您可以取消课程，无需支付任何罚金。在此之后，我们不会退款，但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

• 是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多

• 此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。