ＡＩ機械翻訳（付録：日本語対応ソースコード付）：RNNでディープラーニング：自然言語処理入門編

🎓 コース名: AI機械翻訳（付録：日本語対応ソースコード付）：RNNでディープラーニング・自然言語処理入門編

はじめに: こんにちは！本コースでは、PythonとPyTorchを使ってAI機械翻訳の基礎から始める体験を提供します。内山充康先生による指導下、初心者でも安心して学べる内容で、RNN（GRU）とEncoded Decoderモデルの構築から、自然言語処理の世界へ一歩踏み出そう手厚に解説いたします。

コース内容:

• 📚 PyTorchの紹介: PyTorchを使った基本的なコーディングの紹介と、その強力な機能を活用する方法を学びます。
• ⚙️ RNNの理解: RNN（リカレントニューラルネットワーク）の基本的な原理と、どのようにして文のデータを処理するかを解説します。
• 🤖 Encoded Decoderモデルの構築: RNNを使ったEncoderとDecoderのクラスを作成し、基本的な翻訳モデルを構築していきます。
• ✨ GRUの活用: LSTMの発展形であるGRU（ゲート回帰ユニット）を使用して、より効率的な翻訳モデルを作成する方法を学びます。
• 📊 データの扱い: 大量の翻訳データを処理し、機械学習モデルに学习させる方法を実践します。

レクチャー特色:

• 🛠️ コーディングの解説: PythonコードとPyTorchフレームワークを用いて、一行ずつ解説することで、学ぶ内容が明確になります。
• 🚀 実践的学習: 理論だけでなく、実際のコードを書いてみながら学びます。
• 🤓 Q&Aセッション: 解説の一部で長時間同じトピックについて話されることがある場合、Q&Aセッションを通じてご質問を投稿してください。

付加資料:

• 📝 ソースコード: 英語から日本語への翻訳に特化したソースコードを提供します。（含むAttention機構のコードもあります）
• 📚 資料とリソース: 講義の内容を補足するための追加の文書やリンクを提供します。

このコースを通じて、AI機械翻訳の基本から始め、RNNとGRUを活用したSequence to Sequenceモデルの構築方法を学びましょう。自然言語処理の世界への第一歩を踏み出そうです！誰もこのコースから得に足る知識を身につけ、AI機械翻訳の分野においたキャリアを展開していきましょう。