プロジェクトで学ぶOpenAI Codex - AIを利用したバイブコーディングの基礎から応用まで
AISchool
¥8,474
入門 / Business Productivity, openai, codex, AI, Vibe Coding
4.9
(21)
非専門家もOK:AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト
入門
Business Productivity, openai, codex
ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。

学習した受講者のレビュー
5.0
이성현
遅咲きながらAI入門しようと、最初から着実に進めていますが、必要な概念だけを分かりやすく説明してくださるので助かります! すべての内容を一度に習得したいという欲を抑えて、流れに沿って学習できるよう説明してくださる良い講義です~
5.0
장예찬
楽しく拝見しました。 普段から疑問に思っていたNLPの基礎について理解できました。 次回もよろしくお願いします!
5.0
박승렬
有益です
ディープラーニングを活用した自然言語処理の基礎と原理
RNNからSeq2Seq, Transformer, BERTに至るディープラーニング自然言語処理技法の発展過程
BERTを私が望む問題にFine-Tuningする方法
ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルのTransformerとBERTまで
さまざまな例とコードの実践を通して学びましょう😀
様々な例と実習を通じてディープラーニング自然言語処理の原理をしっかりと学習した後✍️、
TransformerとBERTまでの最新のディープラーニング NLP モデルを TensorFlow 2.0 を使ってさまざまな例について実装しましょう。
👋このレッスンは、TensorFlow 2.0とディープラーニングの基礎についての選手知識が必要なレッスンです。必ず下記の講義を先に受講するか、それに準ずる知識を備えた後、本講義を受講してください。
ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学ぶことができる講義です。
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングを活用した自然言語処理プロジェクトを進めてみたい方
ディープラーニング自然言語処理技法の原理を学習したい方
私が望む問題にBERTをFine-Tuningしてみたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの使用経験
選手講の「TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門」受講経験
10,076
受講生
806
受講レビュー
360
回答
4.6
講座評価
32
講座
全体
35件 ∙ (5時間 41分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
34件
4.5
34件の受講レビュー
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 5
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平均評価 4.8
受講レビュー 1
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平均評価 3.0
受講レビュー 5
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平均評価 3.8
1
講義を聞く理由がないようだ。理論的な深さはウェブ上で無料で公開された母自然言語処理ウィキブックスがはるかに詳細なので理論部分での意義とは '要約本'程度しかない。だからといって、コード側で意義を探してみると、コードはただ書き留めたコード行が読み取るレベルなので、このコードがなぜこのように書かれたのか分からない。ライブラリやメソッドの説明が選手講義においていちいち説明しないのだとは言ったが、それならコードはただ共有だけして講義にする理由自体がないという感じがするほど。 そして今後もずっと講義をして販売する計画なら、講義スクリプトはもう少しきれいにして練習していただきたいと思います。ディクションやトーンの問題だと生まれた部分があるので仕方ないとしますが、全体的なスクリプトがあまりにも鈍く準備されているという感じがします。 10分の講義を通して終結語5回だけ使うレベルですべての文章を"~しましたよ、~グヨ"につながって話してくださる、さらっと人苦しくなります。理解するのは難しいマウスパンサーや娯楽のサウンドの問題は、むしろ二次的です。
受講レビュー 5
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平均評価 4.4
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