ライブ講義（9/28）「RNNとSeq2Seq」について

皆様こんにちは、 講師の我妻（@yuky_az）です。
新しい書籍の執筆が完了し、ようやく落ち着きを取り戻しました。
今回は、ライブ講義「人工知能（AI）を搭載したTwitterボットを作ろう」のSection2、「RNNとSeq2Seq」についてのお知らせです。

【新しいライブ講義について】

明日9/28（月）の21時からライブ講義「人工知能（AI）を搭載したTwitterボットを作ろう」のSection2が始まります。
人工知能（AI）を搭載したTwitterボットを作ろう【 Live!人工知能 #21 】https://youtu.be/nJbpqllOROohttps://youtu.be/nJbpqllOROo
Section2は、文章生成のための基礎技術として、再帰型ニュラルネットーワーク（RNN）、LSMT、GRU、Seq2Seqを学びます。
RNNは中間層が前後の時刻と接続されたニューラルネットワークで、文章などの時系列データを扱うのが得意です。
LSTMやGRUはRNNの発展形で、「ゲート」構造を取り入れることで過去の記憶を長期間保持することができます。
また、Seq2Seqは入力を圧縮するEncoderと圧縮された情報を展開するDecoderの2つのRNNからなり、対話文の生成などを得意としています。
Section2ではこれらをなるべくシンプルな形で実装し、基礎を学びます。
さらに、これらを実装するためのフレームワーク、PyTorchの基礎も学びます。

「人工知能（AI）を搭載したTwitterボットを作ろう」は、Seq2Seq、Attentionなどのディープラーニング技術を使ってモデルを訓練し、Twitterへの投稿や返答が可能なボットを構築します。
また、このために必要な基礎としてTwitter APIの使い方、ディープラーニング用フレームワークの使い方、 基本的な自然言語処理を学びます。
皆さん独自の人工知能ボットを構築し、世界に公開できるようになりましょう。

ぜひ、明日の新しいライブ講義を楽しみにお待ちください。

我妻幸長（Yukinaga Azuma ）