ディープラーニング構造を読み解く：CNNからトランスフォーマーまで

ディープラーニングの用語には慣れているものの、モデルがどのように学習するのか分からず途方に暮れている方のための講座です。線形モデルとニューラルネットワークの基礎から、誤差逆伝播・最適化、CNN・RNN・トランスフォーマーまで、全13回にわたって核心となる原理を関連づけながら解説します。モデルの構造や学習過程、性能に影響を与える要因を理解し、ディープラーニングを体系的に学ぶための基礎を築きます。