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100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
Coursera Labs
第 2 门课程(共 4 门)
中级

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

完成时间大约为31 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Use dynamic programming, hidden Markov models, and word embeddings to implement autocorrect, autocomplete & identify part-of-speech tags for words.

您将获得的技能

  • Word2vec
  • Parts-of-Speech Tagging
  • N-gram Language Models
  • Autocorrect
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第 2 门课程(共 4 门)
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Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

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提供方

Placeholder

deeplearning.ai

授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up91%(6,930 个评分)
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完成时间为 7 小时

Autocorrect

完成时间为 7 小时
11 个视频 (总计 31 分钟), 10 个阅读材料, 4 个测验
2
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完成时间为 6 小时

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

完成时间为 6 小时
13 个视频 (总计 43 分钟), 11 个阅读材料, 3 个测验
3
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完成时间为 9 小时

Autocomplete and Language Models

完成时间为 9 小时
11 个视频 (总计 54 分钟), 9 个阅读材料, 3 个测验
4
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完成时间为 9 小时

Word embeddings with neural networks

完成时间为 9 小时
22 个视频 (总计 73 分钟), 21 个阅读材料, 3 个测验

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