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-
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。
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。
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。
- 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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Syllabus
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。
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。
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。
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。
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。
さらに学びたい方のために、有用な情報を提供します。
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Activities
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Strengthen your foundation in NLP before delving into BERT by reviewing core concepts and techniques.
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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
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Summarize and organize the information in a clear and concise manner
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Solidify your understanding of Python syntax and data structures before embarking on this course.
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Review variables, data types, and operators
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Practice writing simple functions
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Work through coding exercises on a platform like LeetCode
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