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我妻 幸長 Yukinaga Azuma

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。

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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。

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What's inside

Learning objectives

  • Bert、transformer、attentionの仕組み。
  • Pytorch、ライブラリtransformersを使用したbertの実装。
  • 学習済みモデルのファインチューニングによる調整。
  • 日本語の文章、および英文のbertによる分類。
  • 自然言語処理技術の概要。

Syllabus

本コースの概要、およびBERTの概要について解説します。

本コースの教材の使用方法です。

本コースの導入です。

本コース全体の概要を解説します。

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自然言語処理の全般について、概要を解説します。

BERTのベースであるTransformerの概要を解説します。

Transformerをベースに、BERTの概要を解説します。

開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を解説します。

最小限のPythonのコードでBERTを実装します。

このセクションの教材を紹介します。

このセクションの概要です。

本コースで使用するライブラリ、PyTorchの使い方を学びます。

BERTを簡単に実装できるライブラリ、PyTorch-Transformersを紹介します。

PyTorch-Transformersを使い、最小限のコードでBERTを実装します。

BERTの仕組みを詳しく解説します。

このセクションの教材です。

BERTの全体像を把握します。

Transformerのモデルを詳細に解説します。

Pytorch-TransformersにおけるBERTの実装を確認します。

ファインチューニングを理解し、BERTの事前学習済みモデルに追加で訓練を行えるようになります。

転移学習とファインチューニングの概要を学びます。

最小限のコードでファインチューニングを実装し、ファインチューニングの実装方法を学びます。

ファインチューニングを活用し、映画レビューの感情分析を行います。

BERTの活用方法について学びます。また、BERTを使った日本語文章の分類がコードで実装できるようになります。

BERTの活用例をいくつか紹介します。

BERTを使って、日本語のニュースをカテゴリに分類します。

BERTの発展系であり、文章の要約が可能なモデルBERTSUMを紹介します。

このコースの最後に、受講生の皆様へ向けてメッセージを送ります。

ボーナスレクチャー

さらに学びたい方のために、有用な情報を提供します。

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
対象層を限定していないため、さまざまな学習者に適しています。
自然言語処理の分野で注目を集めているBERTに関する基礎知識から応用例までを幅広く学習できます。
動画形式の講義資料を利用するため、初心者でも理解しやすい内容となっています。
ファインチューニングや分類タスクなど、実践的な内容を学習できます。
PyTorchやPyTorch-Transformersなどのライブラリを使用するため、実装方法を習得できます。

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 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- with these activities:
Review natural language processing fundamentals
Strengthen your foundation in NLP before delving into BERT by reviewing core concepts and techniques.
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  • Review basic NLP tasks, such as tokenization, stemming, and lemmatization
  • Understand different NLP models, such as word embeddings and language models
  • Work through practice exercises to solidify your understanding
Create a study sheet
Organize and summarize key concepts and formulas from the course materials in a concise study sheet.
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  • Review lecture notes and videos
  • Identify important concepts and formulas
  • Summarize and organize the information in a clear and concise manner
Review Python coding fundamentals
Solidify your understanding of Python syntax and data structures before embarking on this course.
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  • Review variables, data types, and operators
  • Practice writing simple functions
  • Work through coding exercises on a platform like LeetCode
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  • Find a reputable tutorial on BERT
  • Work through the tutorial step-by-step
  • Implement the BERT model on a small dataset
Practice BERT fine-tuning
Gain hands-on experience with BERT fine-tuning by working through practice drills.
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  • Set up a development environment with PyTorch and Transformers
  • Load a pre-trained BERT model
  • Fine-tune the model on a custom dataset
  • Evaluate the performance of the fine-tuned model
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Apply your BERT skills by building a practical NLP application, such as a text classifier or question answering system.
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  • Design and implement the BERT-based application
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Gain practical experience and contribute to the BERT community by participating in an open-source project.
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  • Review the project's documentation and codebase
  • Identify an area where you can contribute, such as bug fixes or feature enhancements
  • Submit a pull request with your contributions

Career center

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