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GPTsで対話型AIを作ろう！ -Udemyコースを一部無料公開- #udemy
「GPTsで対話型AIを作ろう！」は、コーディング不要でオリジナルのチャットAIを開発可能な「GPTs」について包括的に学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/chatgpt-gpts/?referralCode=2B1B5FEE071A945FA5B1 GPTsは、2023年11月6日にOpenAIが公開した特定の目的に合わせてカスタマイズ可能なChatGPTのカスタムバージョンです。 また、「特定の用途に特化してカスタマイズされたChatGPTのモデルの総称」のことでもあります。 「GPT Builder」を使うことで、様々なタイプのチャットAIを対話形式で作ることができます。 コーディングやプロンプトエンジニアリングは不要で、誰でも簡単にチャットボットアプリを構築し、公開することができます。 さらに、2023年11月中には自分で作成したGPTsを公開できる「GPT Store」も提供される予定で、新たなマーケットの形成が予想されます。 GPTsは、DALL・Eと連携した画像生成、最新の知識の組み込み、外部データやアクションへのAPI経由のアクセスなど、多彩な機能を提供します。 応用範囲は、英語教育やロゴ・レシピ作成、ブレインストーミングなどの想像力次第で無限大です。 さらに、ChatGPT Enterpriseユーザーは、特定のニーズに合わせた内部限定GPTのデプロイが可能です。 本講座を受講するために、プログラミングや数学の知識は必要ありません。 また、対話形式で作れるのでプロンプトエンジニアリングの知識も必要ありません。 本講座ではGPTsの全体像を学んだ上で、対話形式でカスタマイズを行い独自のChatGPTを作成します。 日常生活、仕事、教育、エンターテイメントなどの様々な場面で必要とされる対話型AIを、自分で構築できるようになりましょう。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのコンテンツを毎週配信しています。 https://note.com/yuky_az 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、15万人以上に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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」「生成AIプロンプトエンジニアリング入門」（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】Transformerを詳しく学ぼう！ -Udemyコースを一部無料公開- #udemy
「Transformerを詳しく学ぼう！」は、生成AIのベースとなる技術、「Transformer」について詳しく学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/learning_transformer/?referralCode=58B84FA558AAEC49EFB1 Transformerがどのような仕組みで機能しており、生成AIの躍進を支えているのかを掘り下げていきます。 理解を深めるために、本講座ではフレームワークPyTorchを使ってTransformerの実装にトライします。 Transformerをベースにした大規模言語モデル（LLM）は現在様々な分野で驚異的な性能を発揮し、幅広く活用されています。 特にGPT-3.5やGPT-4が使われているChatGPTは、自然言語を使った対話により自然な文章を生成可能なので、大きな注目を集めています。 LLMは様々なタスクをこなせる汎用性を備えており、これまで人間しかできなかった様々なタスクを任せることが可能になってきています。 本講座では、最初にTransformerの概要を学んだ上で、Attentionの仕組み、埋め込みなどについて順を追って学んでいきます。 そして、最後にここまでの内容を踏まえてTransformerを組み立てます。 Transformerを詳しく学び、生成AIに対する深い洞察力を身につけましょう。 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。 講座の内容は以下の通りです。 Section1. Transformerの概要 → Transformerの概要や、開発環境について学びます。 Section2. Attentionの仕組み → TransformerのベースであるAttentionの仕組み、実装について学びます。 Section3. Transformerにおける埋め込み → Transformerにおける入力のベクトル化について学びます。 Section4. Transformerを組み立てる → ここまでの内容を踏まえて、PyTorchを使いTransformerを組み立てます。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのコンテンツを毎週配信しています。 https://note.com/yuky_az 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、14万人に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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」（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）。
【Section4: Transformerを組み立てる】Transformerを詳しく学ぼう！ -Udemyコースを一部無料公開-
「Transformerを詳しく学ぼう！」は、生成AIのベースとなる技術、「Transformer」について詳しく学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/learning_transformer/?referralCode=58B84FA558AAEC49EFB1 Transformerがどのような仕組みで機能しており、生成AIの躍進を支えているのかを掘り下げていきます。 理解を深めるために、本講座ではフレームワークPyTorchを使ってTransformerの実装にトライします。 Transformerをベースにした大規模言語モデル（LLM）は現在様々な分野で驚異的な性能を発揮し、幅広く活用されています。 特にGPT-3.5やGPT-4が使われているChatGPTは、自然言語を使った対話により自然な文章を生成可能なので、大きな注目を集めています。 LLMは様々なタスクをこなせる汎用性を備えており、これまで人間しかできなかった様々なタスクを任せることが可能になってきています。 本講座では、最初にTransformerの概要を学んだ上で、Attentionの仕組み、埋め込みなどについて順を追って学んでいきます。 そして、最後にここまでの内容を踏まえてTransformerを組み立てます。 Transformerを詳しく学び、生成AIに対する深い洞察力を身につけましょう。 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。 講座の内容は以下の通りです。 Section1. Transformerの概要 → Transformerの概要や、開発環境について学びます。 Section2. Attentionの仕組み → TransformerのベースであるAttentionの仕組み、実装について学びます。 Section3. Transformerにおける埋め込み → Transformerにおける入力のベクトル化について学びます。 Section4. Transformerを組み立てる → ここまでの内容を踏まえて、PyTorchを使いTransformerを組み立てます。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのコンテンツを毎週配信しています。 https://note.com/yuky_az 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、14万人に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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」（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）。
【Section3: Transformerにおける埋め込み】Transformerを詳しく学ぼう！ -Udemyコースを一部無料公開-
「Transformerを詳しく学ぼう！」は、生成AIのベースとなる技術、「Transformer」について詳しく学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/learning_transformer/?referralCode=58B84FA558AAEC49EFB1 Transformerがどのような仕組みで機能しており、生成AIの躍進を支えているのかを掘り下げていきます。 理解を深めるために、本講座ではフレームワークPyTorchを使ってTransformerの実装にトライします。 Transformerをベースにした大規模言語モデル（LLM）は現在様々な分野で驚異的な性能を発揮し、幅広く活用されています。 特にGPT-3.5やGPT-4が使われているChatGPTは、自然言語を使った対話により自然な文章を生成可能なので、大きな注目を集めています。 LLMは様々なタスクをこなせる汎用性を備えており、これまで人間しかできなかった様々なタスクを任せることが可能になってきています。 本講座では、最初にTransformerの概要を学んだ上で、Attentionの仕組み、埋め込みなどについて順を追って学んでいきます。 そして、最後にここまでの内容を踏まえてTransformerを組み立てます。 Transformerを詳しく学び、生成AIに対する深い洞察力を身につけましょう。 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。 講座の内容は以下の通りです。 Section1. Transformerの概要 → Transformerの概要や、開発環境について学びます。 Section2. Attentionの仕組み → TransformerのベースであるAttentionの仕組み、実装について学びます。 Section3. Transformerにおける埋め込み → Transformerにおける入力のベクトル化について学びます。 Section4. Transformerを組み立てる → ここまでの内容を踏まえて、PyTorchを使いTransformerを組み立てます。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのコンテンツを毎週配信しています。 https://note.com/yuky_az 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、14万人に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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」（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）。
【Section2: Attentionの仕組み】Transformerを詳しく学ぼう！ -Udemyコースを一部無料公開-
「Transformerを詳しく学ぼう！」は、生成AIのベースとなる技術、「Transformer」について詳しく学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/learning_transformer/?referralCode=58B84FA558AAEC49EFB1 Transformerがどのような仕組みで機能しており、生成AIの躍進を支えているのかを掘り下げていきます。 理解を深めるために、本講座ではフレームワークPyTorchを使ってTransformerの実装にトライします。 Transformerをベースにした大規模言語モデル（LLM）は現在様々な分野で驚異的な性能を発揮し、幅広く活用されています。 特にGPT-3.5やGPT-4が使われているChatGPTは、自然言語を使った対話により自然な文章を生成可能なので、大きな注目を集めています。 LLMは様々なタスクをこなせる汎用性を備えており、これまで人間しかできなかった様々なタスクを任せることが可能になってきています。 本講座では、最初にTransformerの概要を学んだ上で、Attentionの仕組み、埋め込みなどについて順を追って学んでいきます。 そして、最後にここまでの内容を踏まえてTransformerを組み立てます。 Transformerを詳しく学び、生成AIに対する深い洞察力を身につけましょう。 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。 講座の内容は以下の通りです。 Section1. Transformerの概要 → Transformerの概要や、開発環境について学びます。 Section2. Attentionの仕組み → TransformerのベースであるAttentionの仕組み、実装について学びます。 Section3. Transformerにおける埋め込み → Transformerにおける入力のベクトル化について学びます。 Section4. Transformerを組み立てる → ここまでの内容を踏まえて、PyTorchを使いTransformerを組み立てます。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのコンテンツを毎週配信しています。 https://note.com/yuky_az 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、14万人に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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」（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）。
【Section1: Transformerの概要】Transformerを詳しく学ぼう！ -Udemyコースを一部無料公開-
「Transformerを詳しく学ぼう！」は、生成AIのベースとなる技術、「Transformer」について詳しく学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/learning_transformer/?referralCode=58B84FA558AAEC49EFB1 Transformerがどのような仕組みで機能しており、生成AIの躍進を支えているのかを掘り下げていきます。 理解を深めるために、本講座ではフレームワークPyTorchを使ってTransformerの実装にトライします。 Transformerをベースにした大規模言語モデル（LLM）は現在様々な分野で驚異的な性能を発揮し、幅広く活用されています。 特にGPT-3.5やGPT-4が使われているChatGPTは、自然言語を使った対話により自然な文章を生成可能なので、大きな注目を集めています。 LLMは様々なタスクをこなせる汎用性を備えており、これまで人間しかできなかった様々なタスクを任せることが可能になってきています。 本講座では、最初にTransformerの概要を学んだ上で、Attentionの仕組み、埋め込みなどについて順を追って学んでいきます。 そして、最後にここまでの内容を踏まえてTransformerを組み立てます。 Transformerを詳しく学び、生成AIに対する深い洞察力を身につけましょう。 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。 講座の内容は以下の通りです。 Section1. Transformerの概要 → Transformerの概要や、開発環境について学びます。 Section2. Attentionの仕組み → TransformerのベースであるAttentionの仕組み、実装について学びます。 Section3. Transformerにおける埋め込み → Transformerにおける入力のベクトル化について学びます。 Section4. Transformerを組み立てる → ここまでの内容を踏まえて、PyTorchを使いTransformerを組み立てます。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのコンテンツを毎週配信しています。 https://note.com/yuky_az 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、14万人に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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」（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】AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -Udemyコースを一部無料公開-
「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/image-classification/?referralCode=88A1CF3B4CB8B36E2FEF フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。 AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。 本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。 さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。 AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。 様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装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。 講義で使用する教材はこちら: https://github.com/yukinaga/image_classification 講座の内容は以下の通りです。 Section1. 画像分類の概要 → 画像分類の概要、および開発環境について学びます。 Section2. CNNの基礎 → 様々な画像分類技術のベースとなる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学びます。 Section3. Section4. 有名モデルの実装 → AlexNet、ResNet、MobileNetなどの様々な有名モデルを実装します。 Section5. Transformerの利用 → 「Transoformer」を利用した画像分類モデルを構築します。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのAIRS-Labの最新コンテンツをメールで配信します。 https://www.airs-lab.jp/newsletter 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」（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）。
【Section5: Transformerの利用】AIによる画像分類を学ぼう！【PyTorch+Colab】 -Udemyコースを一部無料公開-
「AIによる画像分類を学ぼう！」は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などをベースにした画像分類技術を学ぶ講座です。 https://www.udemy.com/course/image-classification/?referralCode=88A1CF3B4CB8B36E2FEF フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で様々な画像分類のモデルを実装します。 AIによる画像分類は第3次AIブームのきっかけになった技術であり、応用範囲が広く多様な分野で使われています。 本コースでは、最初にPyTorchの使い方、CNNの基礎を学んだ上で、AlexNet、ResNet、MobileNetなどの有名モデルを実装します。 さらに、Transformerを利用した画像分類モデル「Vision Transformer」（ViT）も扱います。 AIによる画像分類技術をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。 様々な画像認識モデルの仕組みを学び、Pythonで実装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。 講義で使用する教材はこちら: https://github.com/yukinaga/image_classification 講座の内容は以下の通りです。 Section1. 画像分類の概要 → 画像分類の概要、および開発環境について学びます。 Section2. CNNの基礎 → 様々な画像分類技術のベースとなる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学びます。 Section3. Section4. 有名モデルの実装 → AlexNet、ResNet、MobileNetなどの様々な有名モデルを実装します。 Section5. Transformerの利用 → 「Transoformer」を利用した画像分類モデルを構築します。 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を予め配布します。 Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【自由研究室 AIRS-Lab】 「AI」をテーマに交流し創造する、Web上のコミュニティです。 https://www.airs-lab.jp/ 【News! AIRS-Lab】 AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などのAIRS-Labの最新コンテンツをメールで配信します。 https://www.airs-lab.jp/newsletter 【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 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）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。 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」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」（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）。
【3-2: BERTの全体像】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）。
【3-1: Section3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）。
【2-2: PyTorchの基礎】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）。