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例として学ぶディープラーニング自然言語処理入門 NLP with TensorFlow - RNNからBERTまで

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。

難易度 初級

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
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NLP
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Tensorflow
Tensorflow
Deep Learning(DL)
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NLP
NLP
Tensorflow
Tensorflow

学習した受講者のレビュー

4.5

5.0

이성현

60% 受講後に作成

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

100% 受講後に作成

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

100% 受講後に作成

有益です

受講後に得られること

  • 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😀

ディープラーニング自然言語処理の基本原理からトランスフォーマー、BERT最新モデルまで

様々な例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✍️、
TransformerBERT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。

✅選手講義

👋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。

TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門

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。

こんな方に
おすすめです

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

こんにちは
AISchoolです。

10,076

受講生

806

受講レビュー

360

回答

4.6

講座評価

32

講座

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カリキュラム

全体

35件 ∙ (5時間 41分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

34件

4.5

34件の受講レビュー

  • sbxjdnjs109521님의 프로필 이미지
    sbxjdnjs109521

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    60% 受講後に作成

    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~

    • yechanjang9563님의 프로필 이미지
      yechanjang9563

      受講レビュー 5

      平均評価 4.8

      5

      100% 受講後に作成

      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!

      • fokyoum99762님의 프로필 이미지
        fokyoum99762

        受講レビュー 1

        平均評価 3.0

        3

        53% 受講後に作成

        CODE関連の説明が不足している感がありますね

        • mrmang님의 프로필 이미지
          mrmang

          受講レビュー 5

          平均評価 3.8

          1

          100% 受講後に作成

          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。

          • tks72050746님의 프로필 이미지
            tks72050746

            受講レビュー 5

            平均評価 4.4

            2

            88% 受講後に作成

            利点:理論の説明が詳細です。 欠点:コードの説明は、コードを単に読むレベルに近いと思うほど短いです。 実行できないコードがあります 板書が途切れる。マウスとする板書が誠意なく感じられ、読書もとても力強い。ほとんどの講義は良いですが、いくつかの講義は説明が短すぎます。

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