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YSDA course in Natural Language Processing
解決する課題
このプロジェクトは、自然言語処理（NLP）を学ぶための包括的で体系的なカリキュラムを提供します。ワード埋め込みのような基礎概念と、大規模言語モデル（LLM）、エージェント、本番システムといった最新の高度なトピックとの間のギャップを埋めます。
仕組み
このコースは14週間のモジュールで構成され、各モジュールには講義資料、インタラクティブなセミナー、実践的な宿題が含まれています。受講者は、基本的な言語モデルをゼロから構築することから、事前学習済みモデルのファインチューニング、RAGアーキテクチャの実装、AIエージェントのデプロイへと進みます。
対象読者
NLPに関する深い技術的理解を築きたい学生や実務者向けに設計されています。単語ベクトルの数学的基礎から、LLMベースのシステムを展開する際の実践的なエンジニアリングの課題までをカバーします。
特長
- 古典的なカウントベースの手法から最新のLLM技術まで、NLPの全範囲をカバーします。
- PEFT（LoRA）、RLHF、量子化、蒸留に関する実践的なモジュールを含みます。
- AIエージェント、マルチモーダルモデル、本番向けLLMシステム構築に特化したセクションを備えています。
- すべてのトピックについて、インタラクティブな講義資料とコーディングセミナーを提供します。
- 専門家のコラボレーションチームによって開発され、30人以上の貢献者によって改良されました。
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