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Cette formation vous apprendra 脿 construire des mod猫les pour le langage naturel, l鈥檃udio et les autres donn茅es de s茅quence. Gr芒ce 脿 l鈥檃pprentissage profond, les algorithmes de s茅quence fonctionnent beaucoup mieux qu鈥檌l y a deux ans ; nous disposons donc de nombreuses applications tr猫s int茅ressantes en mati猫re de reconnaissance vocale, de synth猫se musicale, de chatbots, de traduction automatique, de compr茅hension naturelle du langage, etc. Vous allez: - Comprendre comment construire et former des r茅seaux neuronaux r茅currents (RNN) et des variantes couramment utilis茅es telles que les GRU et les LSTM. - 脢tre capable d鈥檃ppliquer des mod猫les de s茅quence 脿 des probl猫mes de langage naturel, y compris la synth猫se de texte. - Pouvoir appliquer des mod猫les de s茅quence 脿 des applications audio, incluant la reconnaissance vocale et la synth猫se musicale. C鈥檈st le cinqui猫me et dernier cours de la sp茅cialisation Apprentissage profond. deeplearning.ai travaille 茅galement en partenariat avec le NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) dans le cours 5, Mod猫les de s茅quence, afin de fournir une affectation de programmation sur la traduction automatique avec l鈥檃pprentissage en profondeur. Vous aurez la possibilit茅 de construire un projet d鈥檃pprentissage en profondeur avec un contenu de pointe, pertinent pour l鈥檌ndustrie.