「Microsoft Azureの新しいディープラーニングと自然言語処理のチュートリアルを発表します」

New tutorial on Microsoft Azure's deep learning and natural language processing

ODSCでは、Microsoft AzureのDeep LearningとNLPのチュートリアルシリーズをAi+で無料で提供できることをお知らせできることを大変嬉しく思っています。このコースシリーズは、Microsoftコミュニティの専門家チームが作成しました。彼らはAIと深層学習の知識と経験を活かして、洞察に満ちた学習体験を提供しています。このチームはAIの能力向上を促進することに情熱を持っており、皆さんが機械学習と深層学習の知識を深めるのをお手伝いできることを楽しみにしています。

以下に、現在このシリーズで利用可能な4つのセッションの概要をご紹介します。シリーズの紹介、ディープラーニングモデル：CNN、RNN、LSTM、エンコーダ-デコーダモデル、アテンションメカニズム – パート1、エンコーダ-デコーダモデル、アテンションメカニズム – パート2。

シリーズの紹介

• テキストの生成方法：トランスフォーマーを使用した言語生成のための異なるデコーディング方法の使用方法
• 「The Reformer – 言語モデリングの限界を押し上げる」
• より小さく、より速い言語モデルのためのブロック疎行列

最初のセッションでは、このシリーズの紹介と、完全接続および畳み込みニューラルネットワークに焦点を当てた機械学習と深層学習の基礎を学ぶことができます。

また、機械学習モデルの効果的なトレーニングと微調整に必要なGradient Descentについても学びます。

ディープラーニングモデル：CNN、RNN、LSTM

2番目のセッションでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）、および長短期記憶ネットワーク（LSTM）について探求します。これらのネットワークは、画像やビデオ処理タスク、テキストや音声などの順序データ、および言語モデリングや時系列予測など、さまざまなアプリケーションに使用されます。

エンコーダ-デコーダモデル、アテンションメカニズム – パート1およびパート2

3番目と4番目のセッションでは、エンコーダ-デコーダモデルとアテンションメカニズムについて取り上げます。エンコーダ-デコーダアーキテクチャの基礎を探求し、これらは機械翻訳、テキスト要約、音声認識などのシーケンス間の予測を含むタスクにおいて特に重要です。

一方、アテンションメカニズムは、自然言語処理などのシーケンスを含むタスクにおいて、モデルが出力を生成する際に入力の特定の部分に焦点を当てることができるようにするために重要です。

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さらに、これらの4つのセッションは始まりに過ぎません。AIの能力を高めるのに役立つ機械学習と深層学習のスキルと概念について、さらにセッションを追加していく予定です。無料で学習を始めましょう。

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