Build your ultimate AI agent
コース説明
ヨーロッパ旅行に二カ国語辞書を持ち歩いたり、外国語の宿題のために机の上に辞書を置いておく時代は終わりました。今ではインターネットにアクセスして言語翻訳サービスを使えば、標識の意味をすぐに理解したり、現地の言葉でのあいさつやお礼の言い方を簡単に調べられます。こうした翻訳サービスの裏側には、複雑なMachine Translationモデルがあります。これらのモデルがどのように動作するか、気になったことはありませんか？このコースでは、Machine Translationモデルの仕組みを内側から探っていきます。強力なPythonベースのディープラーニングライブラリであるKerasを使って翻訳モデルを実装し、英語からフランス語への翻訳を学習させます。さらに、モデルを改良するためのテクニックも紹介します。コース修了時には、Machine Translationモデルへの深い理解が身につき、その価値をより実感できるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Machine Translationの概要
この章では、エンコーダ・デコーダアーキテクチャとは何か、そしてMachine Translationでどのように使われるかを学びます。さらに、Gated Recurrent Unit（GRU）とは何か、そしてエンコーダ・デコーダアーキテクチャでの活用方法についても学びます。
2
Kerasでのエンコーダ・デコーダモデル実装
この章では、KerasのFunctional APIを使ってエンコーダ・デコーダモデルを実装します。その過程で、RepeatVectorやTimeDistributedといった便利なKerasレイヤーの使い方も学びます。
3
学習と翻訳の生成
この章では、前章で定義したモデルを学習させ、十分に学習したモデルを使って翻訳を生成します。モデルが文の翻訳で良い働きをする様子を確認します。
4
Teacher Forcingと単語埋め込み
この章では、翻訳モデルの学習をより良く、かつ高速にする手法であるTeacher Forcingについて学びます。さらに、単語埋め込みを使ってモデルをさらに強化する方法を学びます。
Kerasで学ぶMachine Translation
コース修了
