Attention Mechanism - 日本語版
Attention Mechanism - 日本語版
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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。
コース情報
目標
- アテンションのコンセプトと仕組みを理解する
- アテンション機構を機械翻訳に適用する方法を学習する
前提条件
本コースの受講を希望する場合、あらかじめ次の分野に関する知識が必要です。
- ML
- ディープ ラーニング
- 自然言語処理
- コンピュータ ビジョン
- Python プログラミング
対象
データ サイエンティスト、
ML エンジニア、
ソフトウェア エンジニア
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、français、עברית、bahasa Indonesia、italiano、日本語、한국어、português (Brasil)、简体中文、繁體中文
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合