
TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニングの基礎
Chris Song
TensorFlow 2.0の基礎文法を勉強し、 ディープラーニングの理論をテンソルフローの実践コードとして習得します。
초급
Deep Learning(DL), Tensorflow, Machine Learning(ML)
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 49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
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
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
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