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Advanced RNN Concepts and Projects

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Advanced RNN Concepts and Projects

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python“

Dozent: Packt - Course Instructors

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Identify key components and functionalities of GRUs, LSTMs, and attention mechanisms.
Utilize TensorFlow to build, train, and optimize RNN models.
Develop and implement advanced RNN models to solve complex problems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Training
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Tensorflow

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python“

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This advanced course on Recurrent Neural Networks (RNNs) addresses key challenges like the vanishing gradient problem and provides solutions such as Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short Term Memory (LSTM) networks.

You'll start with an overview of improved RNN modules and delve into bidirectional RNNs and attention models, establishing a strong foundation in advanced RNN concepts. Practical implementation using TensorFlow is emphasized, with projects like text generation and stock price prediction to solidify your learning. This course ensures you gain the skills necessary to tackle real-world AI problems confidently. Through video tutorials, real-world projects, and hands-on exercises, you'll acquire the advanced knowledge and skills needed to excel in AI. By the end, you'll develop and apply advanced RNN models, understand and implement GRUs, LSTMs, and attention mechanisms, utilize TensorFlow for RNN models, and apply these models to projects like text generation and stock price prediction. Designed for data scientists, machine learning engineers, and AI enthusiasts with a solid understanding of basic RNNs and neural networks, the course combines in-depth theoretical lessons with extensive practical applications.

In this module, we will address the vanishing gradient problem in Recurrent Neural Networks and explore various solutions. You'll learn about Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short Term Memory (LSTM) networks, including their mathematical foundations. Additionally, we will cover bidirectional RNNs and the attention model, providing a comprehensive approach to improving RNN performance.

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren

9 VideosInsgesamt 74 Minuten

Introduction to a Better RNN Module7 Minuten
Introduction to Vanishing Gradients in RNN8 Minuten
Gated Recurrent Unit (GRU)12 Minuten
Gated Recurrent Unit (GRU) Equations6 Minuten
Long Short Term Memory (LSTM)9 Minuten
Long Short Term Memory (LSTM) Equations6 Minuten
Bidirectional Recurrent Neural Networks8 Minuten
Attention Model11 Minuten
Attention Model Equation7 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Introduction to the Course 'Advanced RNN Concepts and Projects'10 Minuten
Full Specialization Resources10 Minuten

In this module, we will introduce you to TensorFlow, a powerful framework for building and training deep learning models. You will learn how to implement TensorFlow in practical applications, focusing on a text classification example using RNNs. Additionally, we'll compare TensorFlow with other popular deep learning frameworks to highlight its strengths and unique features.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Aufgabe

In this module, we will guide you through your first project: creating a book writer using RNNs. You will learn to map data, prepare the RNN architecture, and train the model using TensorFlow. By the end, you'll be able to generate coherent text and complete an activity to build a word-level text generator.

Das ist alles enthalten

7 Videos

In this module, we will tackle the stock price prediction project. You will learn to define the problem, create and prepare a dataset, and train an RNN model. Through practical exercises, you will gain experience in evaluating the model's performance and implementing an artificial neural network for stock prediction.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

In this module, we will provide you with further reading and resources to expand your knowledge beyond the course. You'll have access to curated materials that will support your continued learning and mastery of Recurrent Neural Networks and their applications.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

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Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.