Introduzione agli RNN
Corso
90 Studenti già iscritti- Comprensione dei concetti fondamentali delle reti neurali ricorrenti e del loro ruolo nell'elaborazione di dati sequenziali.
- Analisi delle limitazioni degli RNN standard e delle soluzioni offerte da LSTM e GRU al problema del gradiente che svanisce.
- Implementazione e costruzione di diversi modelli RNN, inclusi LSTM e GRU, utilizzando la libreria PyTorch.
- Applicazione degli RNN a compiti pratici di previsione di serie temporali, inclusa la pre-elaborazione dei dati e la valutazione dei modelli.
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Ci sono 4 moduli in questo corso
Padroneggia le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisisci esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applica questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in vari compiti di Natural language processing.Scelto dagli studenti delle migliori scuole
Perché le persone scelgono Codefinity per la loro carriera

Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
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