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Transformerの心臓部：行列計算の全貌 Transformerは、テキストを数値ベクトルに変換し、幾層もの「自己注意機構」と「フィードフォワードネットワーク」を通して文脈を深く理解します。最終的に次に来る単語の確率を計算するこの一連のプロセスは、すべて...

PyTorch学習サイクルのポイント PyTorchは、Tensorという多次元配列を用いて計算を行い、その過程を「計算グラフ」として自動記録します。このグラフを逆向きにたどる「自動微分」によって、モデルが賢くなるためのヒント（勾配）を算出し、パラメータを更...

🟦 Introduction: From “Reading” to “Writing” — How AI Creates Language In the previous sessions, we learned that AI has already acquired two essential capabilities: The ability to convert words into meaningful numerical representations (...

🟦 Introduction: Understanding a Sentence Requires More Than Just Word Meanings In the previous session, we explored how AI attempts to understand words like “apple” or “hospital” by converting them into meaningful bundles of numbers—so-...

Introduction: Does AI Truly Understand “Meaning”? Today’s AI systems have become remarkably fluent in using language.They can read and summarize text, and even respond as if they’re having a natural conversation with a human. For example...

はじめに：「読む」だけでなく「書く」AIへ これまでの回で、AIが次の2つの力を持っていることを学んできました。 単語を「意味のある数字（ベクトル）」に変換する力（第1回） 文の中で「何に注目すべきか」を理解する力（第2回） つまり、AIはすでに「読...

難易度：★★★★☆ はじめに：単語の意味だけでは、文章は読めない 前回の講義では、AIがどのようにして「apple」や「hospital」といった単語を”意味のある“数字のかたまり”（ベクトル）として理解しようとしているのかを学びました。このようなベクトル表現に...

はじめに：AIは「意味」をわかっているの？ 最近のAIは、とても自然に言葉を使いこなせるようになってきました。文章を読んだり、要約したり、まるで人と会話しているかのように返事をしてくれることもあります。 たとえば、こんなことができます： 「この...

難易度：★★☆☆☆ 💡この第3章では、第1・2章で学んだ知識を活かし、実際にニューラルネットワークを構築してMNIST手書き数字データを分類してみましょう。モデルの定義から訓練、精度の評価、そして誤認識の可視化まで、ディープラーニングの基本サイクルを...

難易度：★★★★★（正直、激ムズです！初学者の方は、読み飛ばしても大丈夫です） 学習のポイント この章では、ニューラルネットワークが「間違い」から学ぶ仕組みである「誤差逆伝播法」と、その計算を自動化するPyTorchの「自動微分」を解説します。順伝播...