YOLO実装で学ぶディープラーニング論文実装 with TensorFlow 2.0
AISchool
¥12,514
中級以上 / Deep Learning(DL), Tensorflow
4.7
(38)
YOLO(You Only Look Once)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。
中級以上
Deep Learning(DL), Tensorflow
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 51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
このレッスンはコードレスプログラミングチャンネル
トランスフォーマープレイリストから
一部講義会員として学習可能です
講義生涯所長や学習機能(授業ノート)などを活用したい場合は、Inflearnで受講申請してください。
RNN、トランス、アテンション、GPTを描画することで直感的に正確な動作原理を理解します
アテンション講義キャプチャ
循環ニューラルネットワーク(RNN)の基礎概念から実戦応用まで体系的に学習します
RNNの基本構造と動作原理の理解
実際のRNN実装と分類問題の適用
RNNベースのテキスト生成モデルの構築
機械翻訳によるRNNの実践アプリケーション
最新の自然言語処理の核心であるトランスの構造を深く学習します。
ワード埋め込みの原理と活用
セルフアテンションとマルチヘッドアテンションの理解
トランスのエンコーダ - デコーダ構造
本番GPTモデルの実装と活用方法を習得します。
マスクセルフアテンションの深化の理解
文字単位のGPTモデルを実装する
GPT-2モデルファインチューニング実習
⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
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 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 8
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平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
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