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Titre : Architecture RNN et Classification des Sentiments
Description : L'intelligence artificielle révolutionne l'analyse des données. Ce cours plonge dans les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN), en commençant par des modèles de mémoire de base et en progressant vers des structures RNN profondes. Vous explorerez des modèles RNN comme ManyToMany, ManyToOne et OneToMany à travers des exercices pratiques, culminant avec la classification des sentiments pour une analyse et une prédiction de texte sophistiquées. Vous acquerrez une solide compréhension des architectures RNN et implémenterez des modèles de classification des sentiments.
Principales caractéristiques :
- Architecture détaillée des RNN
- Mise en œuvre pratique avec PyTorch
- Applications de classification des sentiments
- Exercices pratiques
À la fin, vous développerez et appliquerez divers modèles RNN pour des tâches comme l'analyse des sentiments et la modélisation linguistique, vous comprendrez les modèles de mémoire à longueur fixe et infinis, utiliserez PyTorch pour construire et optimiser des modèles RNN, et effectuerez des tâches avancées comme la descente de gradient et la rétropropagation à travers le temps. Conçu pour les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les passionnés d'IA ayant des connaissances de base en programmation et en réseaux de neurones, le cours combine théorie et application pratique via des tutoriels vidéo et des exemples réels.
Université : Fournisseur : Coursera
Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours d'Apprentissage Profond, Cours d'Analyse des Sentiments, Cours de PyTorch, Cours de Descente de Gradient
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