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100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 4 门)
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22 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
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deeplearning.ai

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up94%(2,975 个评分)Info
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完成时间为 6 小时

Neural Networks for Sentiment Analysis

完成时间为 6 小时
9 个视频 (总计 35 分钟), 10 个阅读材料, 1 个测验
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 个阅读材料, 1 个测验
3

3

完成时间为 5 小时

LSTMs and Named Entity Recognition

完成时间为 5 小时
6 个视频 (总计 24 分钟), 10 个阅读材料, 1 个测验
4

4

完成时间为 6 小时

Siamese Networks

完成时间为 6 小时
8 个视频 (总计 33 分钟), 9 个阅读材料, 1 个测验

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