深度学习：高级自然语言处理和循环神经网络 ( Deep Learning: Advanced Natural Language Processing and RNNs )

课程描述

深度学习：Advanced NLPs和RNNs是深度学习分支中一系列机器学习和人工智能视频教程的名称。作为深度学习的高级课程，您的课程解决了复杂和专业的问题。在本课程中，您将使用序列到序列 (seq2seq)、注意力、CNN、RNN 和网络记忆来学习自然语言处理。根据本课程的发布者，您将通过观看本课程获得更高层次的思考。
通过观看本课程，您将能够设计一个文本分类系统来检测垃圾邮件、分析弱点和类似问题。您还将通过观看本课程学习如何构建其他系统，例如构建内存网络。

深度学习的特点：高级 NLP 和 RNN

亲爱的同学们，通过学习和学习这门高级课程，你们将熟悉深度学习的概念，并能够利用这些知识构建人工智能系统。另外，亲爱的学生们，你们将有 62 个视频教程来观看所有课程并学习课程。

课程规格：

• 出版商：乌迪米
• 讲师：Lazy Programmer Inc.
• 级别：高级
• 持续时间：08:01:55
• 课时数：62课时
• 英语

深度学习：高级 NLP 和 RNN

欢迎
4个讲座
14:58
审查
13个讲座
01:55:19
双向 RNN
6个讲座
30:46
序列到序列模型 (Seq2Seq)
9个讲座
52:51
注意力
9个讲座
01:04:10
记忆网络
6个讲座
40:45
基础回顾
3个讲座
17:51
附录
12个讲座
02:25:15

先决条件：

了解深度学习的用途及其用途
良好的 Python 编码技能，尤其是数据科学工具（Numpy、Matplotlib）
有RNNs、LSTMs、GRUs经验者优先
最好有Keras经验
最好理解词嵌入

图片

样片：

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安装指南

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本教程有英文字幕。