直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）

🧠 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）

コース概要

本コースは、初心者から上級者まで幅広い範囲の深層学習の理解を深めるためのものです。ColabでのPytorchハンズオンを通じて、全結合型ニューラルネットワークからBERTやT5、最新のマルチモーダルモデルまでをステップごとに学んでいきます。このコースを完了させることで、任意のデータを使って深層学習モデルを構築・訓練する技術を身につけることができます。

コアコンセプト

• 基本概念から応用技術まで：深層学習の核心の概念から始め、実際のプロジェクトに活かすための応用技術までを学びます。
• 実践的なアプローチ：理論だけではなく、実際にコードを書きながら学ぶことで、理解を深めることが可能です。
• 手軽な学習環境：Google Colabを使用して、どの地帯からでもアクセス可能な学習環境を提供します。

取り扱う内容 📚️��

深層学習モデル

1. 全結合型ニューラルネットワーク：基本的な構造と機能を理解。
2. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像データの処理における強力なツール。
3. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）：時系列データや文書の処理に適したモデル。
4. BERT：自然言語処理における革新的なアプローチ。
5. Google's T5：多様なNLPタスクに対応する一揃のモデル。
6. BLIP FLAN T5 XL：最先端のマルチモーダルモデルであり、画像とテキストを両方とも処理できる技術。

データセット

1. FashionMNIST：ファッションアイテムの画像分類に用いられるデータ集。
2. MNIST：手書り数字の認識に広く使われる基準データセット。
3. LOVE（講師の自作データ）：実践的なアプリケーション開発を目指すためのカスタムデータセット。
4. IMDB：映画レビューから感情を分析するためのテキストデータ。
5. Kaggle news dataset：ニュース記事を使って自然言語処理のアプリケーションを開発するための大量のデータ。

学習成果 🚀

• 深層学習モデルの構築能力：任意の問題に対応するモデルを自分で作成できるようになります。
• データ処理のスキル：さまざまなデータセットを効率的に処理し、最適な結果を得る方法を学びます。
• 実世界のアプリケーション開発：実際の課題に直面し、解決策を実装することで、実用的なスキルを身につけることができます。

コースの流れ 🗓️

1. はじめに：全結合型ニューラルネットワークの理解
   • ニューラルネットワークの基本的な概念から始め、その後、実際にPytorchでモデルを構築・訓練する手順を学びます。
2. 次へ：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
   • CNNやRNNの特徴を把 tails why し、具体的な実装を行います。
3. 深層学習の応用：BERTとGoogle's T5
   • BERTやT5の機能と仕組みを理解し、実際に文本データに適用してみます。
4. 最先端のNLP：BLIP FLAN T5 XL
   • マルチモーダルのデータ処理におけるT5 XLの使用方法を学び、複数の入力データ型（画像とテキスト）を処理する実装を行います。
5. 最終プロジェクト：自分のデータセットで深層学習モデルを駆使
   • 講師が提供するカスタムデータセットを使って、これまで学んだ知識を経ude しながら、自分のプロジェクトを完成させます。

このコースを通じて、深層学習と自然言語処理の基礎から応用技術までを幅広く学び、実際の問題に直面した際に解決策を提案できる能力を身につけることができます。今なら！あなたのデータサイエンス・エンジニアリングスキルを次のレベルへと引き上げさせるチャンスです。