目次
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1章 自然言語処理と深層学習
1-1 自然言語処理の概要
1-2 深層学習の概要
1-3 自然言語処理の深層学習モデル
2章 Python開発環境の準備
2-1 Pythonと開発環境の概要
2-2 Google Colabの概要
2-3 ローカルマシンのPython環境の準備
2-4 Pythonの文法
3章 GiNZA
3-1 GiNZAの概要
3-2 形態素解析
3-3 係り受け解析
3-4 固有表現抽出
3-5 ルールベースマッチング
3-6 正規表現
4章 Huggingface Transformers
4-1 Huggingface Transformersの概要
4-2 トークナイザー
4-3 テキスト分類
4-4 質問応答
4-5 要約
4-6 テキスト生成
4-7 言語モデル
5章 GPT-3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL-E
5-1 GPT-3によるプロンプトプログラミング
5-2 Vision Transformerによる画像分類
5-3 CLIPによる未学習カテゴリでの画像分類
5-4 Image GPTによる半分画像からの画像生成
5-5 DALL-Eによるテキストからの画像生成
6章 Tacotron2+WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox
6-1 Tacotron2＋WaveGlowによる音声合成
6-2 NEUTRINOによる歌声合成
6-3 Jukeboxによる歌声付きの楽曲生成
7章 Google Cloud Platform
7-1 Google Cloud Platformの概要
7-2 Natural Language API
7-3 Text-to-Speech API
7-4 Speech-to-Text API
7-5 Translation API
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