
すべてのための大規模言語モデル LLM (Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 試す
aischool
LLM(Large Language Model)の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。
중급이상
LLM, Llama, Deep Learning(DL)
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べる講義です。
最新のTensorFlow 2.0を使用したディープラーニングアルゴリズムの実装方法
人工知能、機械学習、ディープラーニングの核心理論
ANN、AutoEncoder、CNN、RNN、LSTMなどのディープラーニング基本構造の原理と実装
コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)などディープラーニングの代表応用分野
ディープラーニング、どうやって始めればいいですか?
一度にキャッチする最新のテンサフロー2.0+ディープラーニング基礎!
TensorFlowで学ぶディープラーニング学習の定石、 「TensorFlowで学ぶディープラーニング」を最新のTensorFlow 2.0を使った講義でお会いしましょう。
アルファゴ、自律走行車、人工知能スピーカー、…人工知能は遠い未来の仕事ではなく、私たちはすでに日常の中で毎日のように人工知能技術を経験しています。
世界中のすべての人が人工知能技術が未来を変えていく技術であり、これは4番目の産業革命に次ぐ革命であり、新たな機会と考えています。
ディープラーニング技術をうまく使用するには、大きく4つの能力が必要です。
[TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門]は、上記の4つの能力を一度に学習できるように充実した講義を構成しました。
講義でレビューする練習コードは、以下のGitHubリポジトリからダウンロードできます。
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングの定石を学びたい方
ディープラーニングコア理論とTensorFlow 2.0を利用したコード実装の両方を学習したい方
TensorFlowとディープラーニングに関心があるが、曖昧な恐怖でいざ学習を始めなかった開発者
ディープラーニングをしっかり勉強したい学生
ディープラーニング/人工知能分野でキャリアを築きたい方
人工知能(AI)大学院を準備している方
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なPython使用経験
8,845
受講生
641
受講レビュー
350
回答
4.6
講座評価
29
講座
全体
30件 ∙ (6時間 25分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
61件
4.6
61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
5
入門者のための講義ですが、ディープラーニング、テンソルフローについてある程度関心と概念があった方が聞くのに良いと思います! 私も別のルートでディープラーニングの勉強をしているが、TensorFlowの活用とコードの実装について学びたいので受講中ですがとてもお得に聞いています^.^ 質問残すとフィードバックも詳細かつ素早く残してくれ、アルファ要素で講義で構成されています。ありがとう:)
受講評ありがとうございます!^^。これからもいろんな講義を作って開設する計画なので、楽しみにしてくださいね~。
受講レビュー 13
∙
平均評価 4.7
5
とても難しく言葉を言ってくれて混乱して簡単に解いて言えますが…声の音もダウンだと聞くのは少し難しいですね。板書も壊して...
こんにちは。ヨンジェ。まず、受講にご迷惑をおかけして申し訳ありません。 大切なフィードバックありがとうございます!今後、講義制作においてお伝えいただいた部分を改善できるよう努力いたします。 時間をかけて講義を受講していただきありがとうございます!良い一日になってください〜。
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
マシンラーニングとディープラーニングはいろいろ知っていましたが、この講義を通じて基礎と実習の両方をしっかり得ていきます。授業が楽しくて毎講義が長く感じられず、すぐに頑張れました! Tensorflowバージョン2はほとんど試していませんでした。短い時間内のディープラーニングとテンサフローで基本をとるのに良い授業だと思います。 また、最新の学界と論文のトレンドも、中途半端にわたってくださるのが、現業で役に立ったものです。初心者として学んだが、単純教育で終わるのではなく、現業活用水準まで引き上げてくれてありがとう。
ありがとうございます!これからもいろんな講義を作って開設する計画なので、楽しみにしてくださいね~。
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
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平均評価 5.0
5
理論中心の技術がとても難しいですね。しかし、何も知らずに従うよりも良いです。
こんにちは〜。 技術とは初めて難しいですが、じっくり煮込んでみると、ある瞬間自然に慣れると思われます。 良い一日になってください〜。
¥4,039
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