転移学習とファインチューニング：事前学習を活かす

学んだ知識を別のタスクに活かす転移学習とファインチューニングを学びます。基礎層では、大きなデータで事前に学んだモデルを手元の課題に作り替える、という考え方をつかみます。深掘り層では、事前学習・事前学習済みモデル・自己教師あり学習・半教師あり学習のしくみ、Few-shot と One-shot、そして破滅的忘却の問題を説明できるようになります。発展では、少ないパラメータで効率よく微調整する LoRA などの考え方を扱います。