【Udemyレビュー】GPTを自作して大規模言語モデルを理解する：PythonでTransformerとAttentionを学ぶLLM機械学習
4.5(69件の評価)
講師:内山
受講者数:1,022人
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講座の概要
概要
GPTモデルの基本構造をスクラッチから実装することで、大規模言語モデルの理論と実装の両面を深く理解できる実践的な講座であり、AIエンジニアとしての基礎力を確実に育てることができます。
学習内容
Transformerアーキテクチャの基礎からAttentionメカニズムの実装まで、GPTモデルの核となる技術をPythonでスクラッチから実装しながら、大規模言語モデルの内部動作原理と自然言語処理の基礎理論を実践的に学習します。
おすすめポイント
イラストを用いた視覚的な解説と実装コードを組み合わせた学習アプローチにより、複雑な機械学習モデルの仕組みを直感的に理解でき、さらに実際のコーディングを通じて深い理解を得ることができます。
こんな方におすすめ
機械学習の基礎知識を持ち、大規模言語モデルの内部構造や動作原理を実装レベルで理解したいプログラマーや、AIエンジニアを目指す学習者に適しています。
こんな方には不向き
すぐに実用的なAIアプリケーションの開発を始めたい方には不向きですが、代わりにLangChainやOpenAI APIを使用した実践的なコースから始めることをお勧めします。
評価スコア
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