MOOC IV – Sequence Models – Yuhan Chen
La tecnología de Inteligencia Artificial (IA) tiene las ventajas excepcionales de resolver problemas complejos de manera eficiente. En la actualidad, a medida que aumenta gradualmente la demanda de energía renovable, el sistema energético requiere cada vez más información en tiempo real y requiere soluciones flexibles. La tecnología inteligente tiene amplias perspectivas de aplicación en la Internet energética. En la industria de la energía, los recolectores de datos y los sensores se utilizan ampliamente para recopilar una gran cantidad de datos sobre el consumo de energía. Estos datos pueden ayudar a comprender, modelar y predecir el comportamiento físico y el impacto humano en la energía. Por lo tanto, la tecnología de inteligencia artificial se ha utilizado ampliamente. Es ampliamente utilizado en el modelado, predicción, control y optimización de sistemas en el campo de la energía.
Deep Learning es una nueva dirección de investigación en el campo del aprendizaje automático. Se introduce en el aprendizaje automático para acercarlo al objetivo original: la IA, la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo está en tecnología de búsqueda, minería de datos, aprendizaje automático, traducción automática, lenguaje natural. Se han logrado muchos resultados en tecnologías de procesamiento, aprendizaje multimedia, voz, recomendación y personalización, y otros campos relacionados. El aprendizaje profundo permite a las máquinas imitar actividades humanas como el audiovisual y el pensamiento, y resuelve muchos problemas complejos de reconocimiento de patrones, lo que ha hecho grandes avances en las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial.
El aprendizaje profundo utiliza múltiples capas de procesamiento que contienen estructuras complejas o múltiples transformaciones no lineales para abstraer los datos a un alto nivel. En la industria de la energía, el uso del aprendizaje profundo para optimizar la eficiencia de la perforación puede aumentar la eficiencia de producción en un 20% y reducir los costos en un 40%.
Como quinto y último curso de la especialización en aprendizaje profundo, este curso enseñará cómo crear modelos para lenguaje natural, audio y otros datos de secuencia. Gracias al aprendizaje profundo, los algoritmos de secuencia están funcionando mucho mejor que hace solo dos años, y esto está permitiendo numerosas aplicaciones interesantes en reconocimiento de voz, síntesis de música, chatbots, traducción automática, comprensión del lenguaje natural y muchas otras.
– Comprender cómo construir y entrenar redes neuronales recurrentes (RNN) y variantes de uso común como GRU y LSTM.
– Ser capaz de aplicar modelos de secuencia a problemas de lenguaje natural, incluida la síntesis de texto.
– Ser capaz de aplicar modelos de secuencia a aplicaciones de audio, incluido el reconocimiento de voz y la síntesis de música.
