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

【データ】

１）FashionMNIST

２）MNIST

３）LOVE（講師の自作データ）

４）IMDB

５）Kaggle news dataset