【AI最前線】高校数学＋αで直感的に理解するTransformerの仕組み
ChatGPTやGPT4など大規模言語モデル（LLM）の主要モジュールに用いられるTransformerの仕組みを高校数学を使って直感的に理解する
Description
最新AIの仕組みを理解する！
最近のAI（人工知能）分野では、ChatGPTやLlamaなど大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIが大きな注目を集めています。毎日のように最新技術の発表があるほど目覚ましい進化が起こっています。
しかしながら、これら大規模言語モデルの要素技術には、そのコアのモジュールとして Transformer というモジュールが用いられています。Transformer がコアモジュールとして用いられている状況は、直近5年ほどは変わっていません。つまりこの Transformer の仕組みがそれほど汎用的で表現力が高い優秀なモジュールであるということを示しています。
この Transformer の仕組みを理解することで、最新AIの仕組みを理解できるようになります。
AIトレンドを追うための必須知識
大規模現モデル（LLM）自体やそれらを使った最新技術の発表は毎日のように行われている状況です。これら全てをただただ追うことは非常に難しいです。トレンドを追うためには、基礎を知っておくことが重要です。基礎知識があることで、最新技術の差分に注目することができ、自分自身で情報の取捨選択ができるようになります。
大規模言語モデルをツールとして使うような立場の方でも、本コースで解説する基礎知識をおさえておくことは有効だと考えます。
数学が苦手な方にも
ニューラルネットワークを含め機械学習を学ぶにあたっては、数学知識がどうしても必要になります。ですが、数学が苦手な方にとってはどのように読んだら良いのか勘所が掴みにくく難しく感じることも多いと思います。
本コースでは、Transformerを理解するという観点に立って必要な数学知識を最初に解説しています。必要な部分に絞っているので、数学が苦手な方にはわかりやすいのではないかと考えています。
本コースを通して、最新AIの主要なモジュールであるTransformerの概要を理解して、AIをただのツールとして利用する立場からステップアップしていきましょう！最新AIの仕組みやトレンドを追うための足がかりにもなります！
What You Will Learn!
- ChatGPTやLLM（大規模言語モデル）の主要モジュールであるTransfomerの仕組みを理解できます
- TransformerやRNN、CNNなどの構造的な仕組みの違いから、Transformerの表現力の高さを理解できます
- 自然言語処理の基礎として、単語のベクトル表現や言語モデルの基礎的な仕組みを理解できます。
- グラフニューラルネットワークの構造とグラフの計算の仕組みについて基礎を理解できます
Who Should Attend!
- 機械学習やデータサイエンスに関心のある開発者
- 機械学習を学習中の学生/社会人
- 最近のAIの仕組みを理解したい方
- 言語モデル（ChatGPT、GPT4など）をツールとして使うだけではなく仕組みを理解して説明したい方