
機械学習/ディープラーニングの紹介と学習のためのPythonプロパティコース
YoungJea Oh
機械学習とディープラーニングの概要と基本的なツールの使い方、そして学習に必要なPython言語の知識を短期間で習得できます。
입문
Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Python
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

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
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 3
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平均評価 5.0
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