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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/nlp-bert/
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课程名称：BERTによる自然言語処理を学ぼう！ -Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術- 课程概述：本课程旨在教授如何使用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行自然语言处理。自2018年10月Google发布以来，BERT因其在各种自然语言处理任务中展现出的卓越性能，引起了全球AI领域的广泛关注。BERT利用“Transformer”模型，能够考虑分隔单词之间的关系，即“上下文”，从而实现更精准的自然语言处理。该技术在文档摘要和对话生成等任务中，可能达到人类水平的表现。通过本课程，学员将深入理解BERT的原理与实施方法，并能够处理日本语的文本数据，从而掌握新时代的自然语言处理技术。 课程结构： - 第1部分：讲座与BERT的概述 —— 学习自然语言处理、Transformer和BERT的基本知识。 - 第2部分：简单的BERT实现 —— 使用最简化的Python代码实现BERT。 - 第3部分：BERT的机制 —— 详细了解Transformer、BERT等的工作原理。 - 第4部分：微调的运用 —— 概述微调的概念及其在BERT中的应用。 - 第5部分：BERT的应用 —— 利用BERT解决自然语言处理任务。 注：课程不会过多讲解Python编程语言，但提供了基础知识的学习笔记可以下载。本课程使用深度学习框架PyTorch，该开源机器学习库以简洁、灵活和高效的特点而受到广泛追捧，特别适合实现最新的研究成果。开发环境将采用Google Colaboratory。 通过学习本课程，学员将能够掌握现代自然语言处理的实用技术，提升自我在AI领域的能力。
自然言語処理の様々なタスクで高い性能を発揮する、「BERT」を学ぶコースです。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers ）は2018年10月にGoogleが公開して以来、世界中のAI関係者の注目を集めています。BERTは「Transformer」と呼ばれるモデルを利用することで、離れた単語間の関係、すなわち「文脈」を考慮した自然言語処理を実現します。タスクによっては人間並みの精度を発揮する可能性もあり、「応答文の生成」や「文書の要約」といった様々なタスクでの活用が期待されています。本コースで学ぶことにより、BERTの仕組み、実装方法を理解し、BERTによる日本語文章の処理ができるようになります。新しい時代の、有用な自然言語処理技術を身に付けましょう。注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。コースの内容は以下の通りです。Section1. 講座とBERTの概要→ 自然言語処理、Transformer、BERTについて概要を学びます。Section2. シンプルなBERTの実装→ 最小限のPythonのコードでBERTを実装します。Section3. BERTの仕組み→ Transformer、BERTなどについて仕組みを詳しく学びます。Section4. ファインチューニングの活用→ ファインチューニングの概要、そしてBERTにおける活用について解説します。Section5. BERTの応用→ BERTを使って、自然言語処理のタスクに取り組みます。なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを使用します。PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
