![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/152912703/rectangle_large_type_2_8f2228ed68002910834968a5616e99a9.png?width=1200)
4. 特化分野での専門知識を習得する
自分の興味やキャリアに合った特化分野で専門知識を深めましょう。例えば、自然言語処理(NLP)や画像処理などがあります。
おすすめの学習リソース
書籍: 「自然言語処理のための深層学習」by Yoav Goldberg
オンラインコース: Udacityの「Natural Language Processing Nanodegree」
学習内容
BERTやGPTなど、最新のNLPモデル: 自然言語処理の最先端モデルについて学び、その応用方法を理解する。
CNNを用いた画像処理技術: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識や画像分類技術を習得する。
強化学習(Reinforcement Learning): Q-LearningやDeep Q-Networksなど、強化学習の基本概念とその応用について学ぶ。