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
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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
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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Bertとnlpの仕組みと実践
日本語テキスト処理に特化した実践的なデモが特に有用です。
複雑な理論解説とハンズオンによる実践的な実装のバランスが優れています。
BERTと関連技術の複雑な概念を非常に分かりやすく説明しています。
Activities
Review natural language processing fundamentals
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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
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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
-
Identify important concepts and formulas
-
Summarize and organize the information in a clear and concise manner
Review Python coding fundamentals
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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
Five other activities
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Collaborate with peers to discuss BERT concepts, share resources, and work on projects together.
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Deepen your understanding of BERT's architecture and implementation by following a guided tutorial.
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Gain hands-on experience with BERT fine-tuning by working through practice drills.
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Fine-tune the model on a custom dataset
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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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