|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python_pytorch/
课程评论：没有评论
**课程名称：** 直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編） **课程概述：** 本课程将带领学员通过Google Colab进行Pytorch实操，从全连接神经网络的讲解与实现开始，逐步深入到BERT的迁移学习以及利用Hugging Face实现T5的抽象摘要。课程强调的深度学习核心思想贯穿始终。通过循序渐进的学习和动手实践，学员将能够掌握利用任意数据构建和训练深度学习模型的能力。 **课程亮点：** * **实践导向：** 强调动手操作，通过实操加深理解。 * **循序渐进：** 从基础的全连接网络到复杂的BERT和T5模型，结构清晰。 * **前沿技术：** 涵盖BERT、Hugging Face、T5以及新增的BLIP-FLAN-T5-XL多模态模型。 * **多样化数据集：** 涉及FashionMNIST, MNIST, LOVE（讲师自创数据）, IMDB, Kaggle news dataset等多种类型数据。 **内容环节：** 1. **全连接型神经网络：** 讲解与实现 2. **卷积神经网络：** 讲解与实现 3. **递归神经网络：** 讲解与实现 4. **BERT：** 迁移学习应用 5. **Google's T5：** 抽象摘要实现 6. **BLIP FLAN T5 XL：** 多模态模型应用 **学习目标：** 完成本课程后，学员将能够独立使用Pytorch和相关库，针对不同类型的数据，构建、训练和应用深度学习模型。 **适用人群：** 希望通过实践掌握深度学习技能的学习者。
本講座では、Colabを利用したPytorchハンズオンで全結合型ニューラルネットワークの説明と実装から始めて、順を追ってBERTの転移学習やhuggingfaceを利用したT5による抽象的要約までステップアップしていきます。コアとなる考え方はどの深層学習においても共通です。講座を順に進め、手を動かしながら一緒に課題に取り組むことにより、受講者は任意のデータを利用して深層学習のモデルを構築・訓練できるようになるでしょう。※取り扱う内容：BERT/マルチモーダルモデル(BLIP-FLAN-T5-XL)が追加されています。 【深層学習モデル】１）全結合型ニューラルネットワーク２）畳み込みニューラルネットワーク３）再帰型ニューラルネットワーク４）BERT５）Google's T5６）BLIP FLAN T5 XL【データ】１）FashionMNIST２）MNIST３）LOVE（講師の自作データ）４）IMDB５）Kaggle news dataset
