课程信息

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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级

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

完成时间大约为19 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • 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

您将获得的技能

Word EmbeddingSentiment with Neural NetsSiamese NetworksNatural Language GenerationNamed-Entity Recognition
可分享的证书
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第 3 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
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提供方

Placeholder

deeplearning.ai

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up93%(1,558 个评分)Info
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完成时间为 5 小时

Neural Networks for Sentiment Analysis

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 35 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
Neural Networks for Sentiment Analysis3分钟
Trax: Neural Networks2分钟
Why we recommend Trax13分钟
Trax: Layers3分钟
Dense and ReLU Layers1分钟
Serial Layer1分钟
Other Layers 3分钟
Training2分钟
3 个阅读材料
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10分钟
Reading: (Optional) Trax and JAX, docs and code15分钟
How to Refresh your Workspace10分钟
2

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完成时间为 5 小时

Recurrent Neural Networks for Language Modeling

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 27 分钟)
8 个视频
Recurrent Neural Networks4分钟
Applications of RNNs3分钟
Math in Simple RNNs3分钟
Cost Function for RNNs1分钟
Implementation Note 2分钟
Gated Recurrent Units4分钟
Deep and Bi-directional RNNs 3分钟
3

3

完成时间为 4 小时

LSTMs and Named Entity Recognition

完成时间为 4 小时
6 个视频 (总计 24 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
6 个视频
Introduction to LSTMs4分钟
LSTM Architecture3分钟
Introduction to Named Entity Recognition3分钟
Training NERs: Data Processing 4分钟
Computing Accuracy1分钟
3 个阅读材料
(Optional) Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent10分钟
(Optional) Understanding LSTMs10分钟
Long Short-Term Memory (Deep Learning Specialization C5)10分钟
4

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完成时间为 5 小时

Siamese Networks

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 33 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
8 个视频
Architecture3分钟
Cost Function3分钟
Triplets6分钟
Computing The Cost I5分钟
Computing The Cost II6分钟
One Shot Learning2分钟
Training / Testing3分钟
1 个阅读材料
Acknowledgments10分钟

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