◼️概要 自然言語処理における革命的技術であるTransformerモデルについて学びます。2017年に「Attention is all you need」論文で提案されたTransformerは、従来のリカレントニューラルネットワークの限界を超え、長い文章でも効率的に特徴を抽出できる画期的なモデルです。本回では、Transformerの核となるAttention機構の仕組みと実装について理解を深め、GPTなどの大規模言語モデルの基盤技術を習得します。 ◼️コース内容 生成AIエンジニア講座（全6回） 第五回：Transformerモデル 目的：現代の自然言語処理の基盤となるTransformerモデルの原理を理解し、基本的な実装方法を習得する 対象者：第四回までを受講した方、またはニューラルネットワークの基礎知識を持つ方 内容： Transformerモデルの基本構造と特徴 Attention機構の原理と数学的基礎 Self-AttentionとMulti-head Attentionの仕組み