What You Will Learn!
- Pytorchを用いたBERT転移学習の実装方法
- huggingfaceを用いたT5による英文ニュース記事の抽出的要約
- vision transformerを使った画像認識の実装方法
- Pytorchを用いた全結合型ニューラルネットワークの実装方法
- Pytorchを用いた再帰型ニューラルネットワークの実装方法
- Pytorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装方法
- 全結合型ニューラルネットワークの仕組み
- 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
- 畳み込みニューラルネットワークの仕組み
Description
本講座では、Colabを利用したPytorchハンズオンで全結合型ニューラルネットワークの説明と実装から始めて、順を追ってBERTの転移学習やhuggingfaceを利用したT5による抽象的要約までステップアップしていきます。コアとなる考え方はどの深層学習においても共通です。講座を順に進め、手を動かしながら一緒に課題に取り組むことにより、受講者は任意のデータを利用して深層学習のモデルを構築・訓練できるようになるでしょう。
※取り扱う内容：BERT/マルチモーダルモデル(BLIP-FLAN-T5-XL)が追加されています。
【深層学習モデル】
１）全結合型ニューラルネットワーク
２）畳み込みニューラルネットワーク
３）再帰型ニューラルネットワーク
４）BERT
５）Google's T5
６）BLIP FLAN T5 XL
【データ】
１）FashionMNIST
２）MNIST
３）LOVE（講師の自作データ）
４）IMDB
５）Kaggle news dataset
Who Should Attend!
- huggingfaceのpytorchからの利用方法を実践で知りたい方
- BERTを転移学習する方法が知りたい方
- 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門(導入編)を修了した方
- Pythonの文法を一通り習得して次のステップへ進みたい方
- 人工知能に興味がある方
- G検定を取得した後、更にステップアップしたい方
- ハンズオンで手を動かして深層学習を実装できるようになりたい方
- Pytorchの文法を一通り習得して次のステップへ進みたい方
