最先端のフレームワークの実力を試そう！Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＧＣＰ）の機械学習サービスの活用方法も紹介！

1章　自然言語処理と深層学習 　1-1 自然言語処理の概要 　1-2 深層学習の概要 　1-3 自然言語処理の深層学習モデル 2章　Python開発環境の準備 　2-1 Pythonと開発環境の概要 　2-2 Google Colabの概要 　2-3 ローカルマシンのPython環境の準備 　2-4 Pythonの文法 3章　GiNZA 　3-1 GiNZAの概要 　3-2 形態素解析 　3-3 係り受け解析 　3-4 固有表現抽出 　3-5 ルールベースマッチング 　3-6 正規表現 4章　Huggingface Transformers 　4-1 Huggingface Transformersの概要 　4-2 トークナイザー 　4-3 テキスト分類 　4-4 質問応答 　4-5 要約 　4-6 テキスト生成 　4-7 言語モデル 5章　GPT-3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL-E 　5-1 GPT-3によるプロンプトプログラミング 　5-2 Vision Transformerによる画像分類 　5-3 CLIPによる未学習カテゴリでの画像分類 　5-4 Image GPTによる半分画像からの画像生成 　5-5 DALL-Eによるテキストからの画像生成 6章　Tacotron2+WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox 　6-1 Tacotron2＋WaveGlowによる音声合成 　6-2 NEUTRINOによる歌声合成 　6-3 Jukeboxによる歌声付きの楽曲生成 7章　Google Cloud Platform 　7-1 Google Cloud Platformの概要 　7-2 Natural Language API 　7-3 Text-to-Speech API 　7-4 Speech-to-Text API 　7-5 Translation API