Week 4: Real-world time series data
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前幾周主要介紹Sequences, Time Series在DNN上的模型和預測
這周主要介紹同樣的概念在CNN上的預測模型
Week 3: Recurrent Neural Networks for Time Series
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Week 2: Deep Neural Network for Time Series
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Week 1: Sequences and Prediction
下一篇：week 2
這門課主要討論關於Sequence model及time series，一些數據會隨著時間而改變，例如股市, 天氣…等等
Week 4: Sequence models and literature
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在前幾周我們學會了如何將字詞分類並分辨語意，這周的課程我們要學習如何透過餵句子進去模型以生成新的句子: 透過字詞來預測下一個字詞會(應該)是什麼，藉此來生成完整的句子。
Week 3: Sequence models
上一篇 : week 2
上週我們學到怎麼把意思相近的字詞歸到較相近的類別，但一句話的意思也可能因為其他字而影響，在這週的課程我們將學習如何了解一整句話整體的意思(e.g.透過一整句話來解讀這句話是什麼情緒，而非透過單詞來下結論)，最核心精神就是: 學習…
Week 2: Word Embeddings
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上周的課程我們學會了怎麼把字詞標籤化(tokenizer)，在這周的課程裡我們要學會如何辨別不同字詞的意思(向量化)
Week 1: Text to sequence
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前面的課程: Convolutional Neural Networks in TensorFlow
我們學到如何透過Tensorflow及CNN來做圖像辨識的模型
Week 3: Transfer Learning 課程連結
本周課程主要介紹的是Transfer Learning
Transfer Learning(遷移學習): 就我的認知，我會把他總結為:"踩在巨人的肩膀上"
