RNN Architecture and Sentiment Classification

Resumen

Título:

Arquitectura RNN y Clasificación de Sentimientos

Descripción:

La Inteligencia Artificial está revolucionando el análisis de datos. Este curso profundiza en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), comenzando con modelos de memoria básicos y avanzando hacia estructuras profundas de RNN.

Explorarás modelos RNN como ManyToMany, ManyToOne y OneToMany a través de ejercicios prácticos, culminando en la clasificación de sentimientos para un análisis y predicción de texto sofisticados. Obtendrás una comprensión sólida de las arquitecturas RNN e implementarás modelos de clasificación de sentimientos.

Características clave incluyen:

• Arquitectura detallada de RNN
• Implementación práctica usando PyTorch
• Aplicaciones de clasificación de sentimientos
• Ejercicios prácticos

Al final, desarrollarás y aplicarás varios modelos de RNN para tareas como análisis de sentimientos y modelado de lenguaje, comprenderás modelos de memoria de longitud fija e infinita, utilizarás PyTorch para construir y optimizar modelos de RNN, y realizarás tareas avanzadas como descenso de gradiente y retropropagación en el tiempo.

Diseñado para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y entusiastas de la IA con conocimientos básicos de programación y redes neuronales, el curso combina teoría con aplicación práctica a través de tutoriales en video y ejemplos del mundo real.

Universidad:

Proveedor:

Coursera

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Análisis de Sentimientos, Cursos de PyTorch, Cursos de Descenso de Gradiente

Asignaturas