Udemyコースの一部無料公開

【2-1: Section2の概要】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【1-6: Google Colaboratoryの使い方】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【1-5: 強化学習の活用例】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【1-4: 強化学習のデモ】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【1-3: 強化学習の概要】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【1-2: コースの概要】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【1-1: イントロダクション】みんなの強化学習講座

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのUdemyコースです。 https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E コースの一部をYouTubeで無料公開します。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。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. 強化学習の概要 → 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。 Section2. シンプルな強化学習 → 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。 Section3. 強化学習の原理 → 強化学習の理論、動作原理を学びます。 Section4. 深層強化学習 → ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。 Section5. 強化学習の応用 → OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。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、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。【Live!人工知能】毎週月曜日21時に開催。人工知能（AI）技術に関する無料のライブ講義です。 YouTube Liveを利用して配信されます。以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。 https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q 【AIと遊ぼう! AIRS-Lab】 AIに親しむための一般向け動画を公開するチャンネルです。 https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw 講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【5-2: BERTの活用例】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Udemyコースです。 https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD YouTubeでコースの一部を無料で公開しています。 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。講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。様々な有名企業でAI研修を担当。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【5-1: Section5の概要】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Udemyコースです。 https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD YouTubeでコースの一部を無料で公開しています。 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。講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。様々な有名企業でAI研修を担当。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【4-2: 転移学習とファインチューニング】BERTによる自然言語処理を学ぼう！

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Udemyコースです。 https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD YouTubeでコースの一部を無料で公開しています。 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。講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。様々な有名企業でAI研修を担当。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【4-1: Section4の概要】BERTによる自然言語処理を学ぼう！

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Udemyコースです。 https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD YouTubeでコースの一部を無料で公開しています。 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。講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。様々な有名企業でAI研修を担当。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【プロモーション動画】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Udemyコースです。 https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD YouTubeでコースの一部を無料で公開しています。 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。講師: 我妻幸長（@yuky_az）「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（AI）、脳科学、シンギュラリティなど。オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。様々な有名企業でAI研修を担当。著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

【レクチャー: ニューラルネットワークとバックプロパゲーション】AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

「AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分」、コースの一部を無料公開します。 https://www.udemy.com/course/math-for-ai/?referralCode=7CDBECD3720E59152B12 「AIのための数学講座」は、誰にでも開かれた人工知能向け数学の講座です。この講座では線形代数、微分、確率・統計を基礎から少しづつ丁寧に解説するので、人工知能に必要な数学を無理なく着実に身につけることができます。本コースの最大の特徴は、AI向けの数学をコードを書きながら学べることです。プログラミング言語Pythonのコードを書いて、手を動かしながら数学を学習します。これにより、数式の意味を体験を通して理解できます。講師: 我妻幸長（@yuky_az）他の講座はこちらから。 https://sai-lab.co.jp/onlinecourse/

【レクチャー: 正規分布】AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分