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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
PyTorch ではじめるテキストの Deep Learning 入門
この章では、テキストのための Deep Learning とその応用を紹介します。PyTorch を使ったテキスト処理の方法を学び、トークン化、ステミング、ストップワード除去などの手法を実践します。テキストデータをエンコードする重要性を理解し、PyTorch でエンコーディング手法を実装しましょう。最後に、これらの手法を組み合わせたテキスト処理パイプラインを構築して、学んだ内容をまとめます。
2
PyTorch で学ぶテキスト分類
テキスト分類と、その Natural Language Processing (NLP) における役割を学びます。Word Embedding を実装し、PyTorch でテキスト分類のための Convolutional Neural Networks (CNN) と Recurrent Neural Networks (RNN) を開発します。さらに、適切な評価指標を用いてモデルを評価する方法を理解します。
3
PyTorch で学ぶテキスト生成
テキスト生成とその NLP における応用の世界に踏み込みます。PyTorch を使って Recurrent Neural Networks (RNN)、Generative Adversarial Networks (GAN)、事前学習モデルをテキスト生成タスクに活用する方法を理解しましょう。あわせて、適切な評価指標を用いてモデルの性能を評価する方法も学びます。
4
PyTorch で学ぶテキスト向け Deep Learning の発展トピック
転移学習の概念と、そのテキスト分類への応用を理解します。Transformers のアーキテクチャと仕組みを学び、テキスト分類やテキスト生成に活用する方法を探ります。さらに、Attention 機構とそのテキスト処理における役割を深く学びます。最後に、テキスト分類モデルへの敵対的攻撃の影響と、防御方法について理解します。
PyTorch で学ぶテキストの Deep Learning
コース修了
