人工知能（AI）を搭載したTwitterボットを作ろう【Seq2Seq+Attention+Colab】

人工知能（AI）を搭載したTwitterボットを構築するコースです。

Seq2Seq、Attentionなどのディープラーニング技術を使ってモデルを訓練し、Twitterへの投稿や返答が可能なボットを構築します。

また、このために必要な基礎としてTwitter APIの使い方、ディープラーニング用フレームワークPyTorchの使い方、 基本的な自然言語処理などを学びます。

独自の人工知能ボットを構築し、世界に公開できるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。

Section1. 講座の概要とTwitter API

→ コースの概要を把握し、Twitter APIを設定します。

Section2. RNNとSeq2Seq

→ ディープラーニングの関連技術、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）とSeq2Seqを学びます。Seq2Seqは、系列(sequence)を 受け取り、別の系列へ変換するモデルで、自然言語処理でよく利用されます。文章などの入力を圧縮するencoderと、出力を展開するdecoderからなりますが、機械翻訳、文章要約、対話システムなどに応用されています。

Section3. 自然言語処理の基礎

→ 自然言語をニューラルネットワークで扱う方法を学びます。

Section4. モデルの訓練

→ Seq2Seqを使い、チャットボット用のモデルを訓練します。

Section5. Attentionの導入

→ Seq2SeqのモデルにAttensionという技術を導入します。Attentionは、時系列データの特定の部分に
注意を向けるように学習させていく方法で、より自然な応答文の生成を可能にします。

Section6. Twitterボットのデプロイ

→ 訓練したモデルをデプロイし、Twitterボットを構築します。

本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを使用します。

PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。

また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。

開発環境にはGoogle Colabを利用するので、環境構築にはほとんど手間がかかりません。

GPUが無料で利用できるので、コードの実行時間も短縮できます。