ستتعلم في هذا المساق كيفية إنشاء نماذج للغة الطبيعية والصوت وغيرها من البيانات المتعاقبة. بفضل التعلم العميق، تعمل خوارزميات التسلسل والتعاقب بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط مما يتيح العديد من التطبيقات المثيرة في التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية وروبوتات الدردشة والترجمة الآلية وفهم اللغة الطبيعية وغيرها من التطبيقات الأخرى.
ستتعلم في هذا المساق كيفية إنشاء نماذج للغة الطبيعية والصوت وغيرها من البيانات المتعاقبة. بفضل التعلم العميق، تعمل خوارزميات التسلسل والتعاقب بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط مما يتيح العديد من التطبيقات المثيرة في التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية وروبوتات الدردشة والترجمة الآلية وفهم اللغة الطبيعية وغيرها من التطبيقات الأخرى.
سوف تتعلم كيفية:
- فهم كيفية بناء وتدريب الشبكات العصبونية المتكررة (RNN) والمتغيرات الشائعة الاستخدام مثل GRUs والذاكرة طويلة المدى.
- تطبيق نماذج التسلسل على المشاكل الطبيعية للغة بما في ذلك تركيب النص.
- تطبيق نماذج التسلسل على التطبيقات الصوتية، بما في ذلك التعرف على الكلام والتركيبات الموسيقية.
هذا هو المساق الخامس والأخير من تخصص التعلم العميق.
تشاركdeeplearning.ai أيضًا مع مؤسسة نيفيديا للتعلم العميق في المساق الخامس، نماذج التسلسل، لتوفير مهمة برمجة على الترجمة الآلية مع التعلم العميق. سوف تتاح لك فرصة إنشاء مشروع تعلم عميق بمحتوى متطور وذو صلة بالعملية الصناعية.
OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.
Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.
Find this site helpful? Tell a friend about us.
We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.
Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.
Thank you for supporting OpenCourser.