直感！Pytorchで始める深層学習実装入門（実践編）
ニューラルネットワークからBERT・T5まで
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ニューラルネットワークからBERT・T5まで
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）BERT
５）Google's T5
６）BLIP FLAN T5 XL
【データ】
１）FashionMNIST
２）MNIST
３）LOVE（講師の自作データ）
４）IMDB
５）Kaggle news dataset
