코세라 Sequence Models 수료

< Sequence Models >

 

코세라 Deep Learning 특화과정 중 마지막 강의이며, 언어처리 모델에 대해 알려준다. 강의를 들으면 Recurrent Neural Networks, Natural Language Processing(word embedding), Attention mechanism, Transformers 등의 대표적인 Sequential 모델의 알고리즘의 원리와 코드 프로그래밍 과제를 할 수 있다. 나에게는 주 관심분야인 비전쪽이 아니어서 이해하기도 약간 어려웠고 꾸역꾸역 다른 분들 git repo에 업로드된 솔루션 따라하면서 완료했다. 

 

Sequence Models 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다.

• Recurrent Neural Networks
• Building your Recurrent Neural Network
• Character-Level Language Modeling
• Music Improvisation with LSTM
• Natural Language Processing & Word Embeddings
• Operations on Word Vectors - Debiasing
• Sequence Models & Attention Mechanism
• Neural Machine Translation
• Trigger Word Detection
• Transformers Architecture

 

강의이수가 끝나면 아래처럼 수료증이 나오며, Deep Learning 특화과정의 마지막 강의인만큼 아래와 같이 Specialization 수료증도 함께 나온다.