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
Programa de estudio
Enseñado por
Etiquetas
