
U-Netの実装で学ぶディープラーニング論文の実装 with TensorFlow 2.0 - ディープラーニング医療映像分析
AISchool
U-Net論文をTensorFlow 2.0を利用して底から実装してみて、ディープラーニング論文実装能力を学べる講義です。
Intermediate
Tensorflow, Deep Learning(DL)
図解でディープラーニングのトランスフォーマーの動作を完全理解
受講生 50名
難易度 初級
受講期間 無制限

トランスフォーマーの動作原理
セルフアテンションの理解
簡単なRNNの原理
GPT2 ファインチューニング
学習対象は
誰でしょう?
トランスフォーマーを理解したい方
セルフアテンションを理解したい方
前提知識、
必要でしょうか?
ディープラーニングの基礎
全体
17件 ∙ (2時間 3分)
1. RNNについて
06:00
2. RNNの実装
06:26
4. 生成型RNN
09:38
5. RNN総定理
06:53
6. ワード埋め込み
07:38
7. トランスフォーマー紹介
05:23
8. セルフアテンション
07:26
9. マルチヘッドアテンション
05:36
10. LayerNorm
06:34
11. Embedding Layer
04:02
13. トランスフォーマエンコーダ
08:00
14. トランスフォーマデコーダ
08:58
17. GPTファインチューニング
09:12
全体
5件
5.0
5件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
¥6,638
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