Certificat et cours sur les réseaux de neurones récurrents sur Coursera
Récemment, j’ai obtenuun autre certificat de cours pour un cours deeplearning.ai surCoursera. Ce document prouve que j’ai terminé et réussi le cours.
Si vous connaissez le cours, vous remarquerez que je n’ai pas vraiment fait les choses dans l’ordre, encore une fois. Ce cours est le dernier de la série. J’en ai encore trois à faire.
Mais j’ai pensé qu’il était important de suivre ce cours maintenant afin de mieux comprendre les outils dont nous avons besoin àMediawen qui traitent du traitement audio et, plus particulièrement, de la voix.
Le cours m’a appris comment construire et former des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des variantes telles que les LSTM et les GRU. J’ai également appris à appliquer des modèles de séquences à des problèmes de langage naturel (Word2vec, Glove) et de traitement audio comme la reconnaissance vocale.
Pendant le cours, j’ai aussi appris à me servir deKeras, en particulier de son API fonctionnelle, parce que plusieurs des tâches de programmation exigeaient des connaissances de Keras. Heureusement, Keras est très bien documenté et il y a beaucoup d’exemples en ligne.
En fait, je viens d’acheterDeep Learning with Python par François Chollet. François travaille sur l’apprentissage profond chez Google à Mountain View et est le créateur de Keras, ainsi qu’un contributeur au cadre d’apprentissage machine TensorFlow.
Il me reste encore trois cours à compléter, puisque j’ai déjà complété le premier dans cette spécialité : “Réseaux neuronaux et apprentissage profond”. J’écrirai à ce sujet bientôt. Je crois que je suis sur le point de terminer le deuxième : “Améliorer les réseaux neuronaux profonds”. Je partagerai plus d’informations à ce sujet dès que je l’aurai terminé.
Maintenant, j’ai hâte de commencer le cours sur CNNs….