Transformerの基礎から自然言語/画像処理、音声認識への最新応用技術まで【提携セミナー】

深層学習を用いた自然言語処理技術セミナー

Transformerの基礎から自然言語/画像処理、音声認識への最新応用技術まで【提携セミナー】

開催日時 2021/10/14(木)10:30-16:30 
担当講師

田村 晃裕 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンライン:見逃し視聴なし】:47,300円
【オンライン:見逃し視聴あり】:52,800円

○Transformerの長所・短所や各コンポーネントなどの基礎から、

BERT、ViT、Conformerなどの各種最新モデルまでを詳解!

Transformerの基礎から

自然言語/画像処理、

音声認識への最新応用技術まで

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

人工知能の各分野において近年注目を集めている深層学習モデル「Transformer」について解説します。

Transformerの典型的なモデルの解析にとどまらず、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルも概説します。

 

◆受講後、習得できること

  • Transformerの基礎知識
  • Transformerの自然言語処理への応用方法
  • Transformerの画像認識への応用方法
  • Transformerの音声認識への応用方法 など

 

◆受講対象者

本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

 

◆必要な予備知識など

  • ニューラルネットワークの基礎知識(順伝搬型ニューラルネットワーク、活性化関数、誤差逆伝搬)
  • 必須ではないが、書籍「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」(斎藤 康毅著・オライリージャパン)を一読すると理解を深めやすい。

 

◆キーワード
Transformer、自己注意機構、位置埋め込み、BERT、ViT、Conformer

 

担当講師

同志社大学 理工学部 情報システムデザイン学科 准教授

田村 晃裕 先生

 

セミナープログラム(予定)

1.RNNに基づくエンコーダ・デコーダモデル
1)RNN
2)エンコーダ・デコーダモデル
3)RNNに基づくエンコーダ・デコーダモデル
4)注意機構の導入

 

2.Transformer
1)Transformerの概要
2)Transformerの長所
3)Transformerの短所
4)Transformerの各コンポーネント
ア)位置エンコーディング
イ)注意機構
ウ)順伝搬層
エ)残差接続と層正規化

 

3.Transformerの応用
1)自然言語処理への応用(BERT)
ア)マスク化言語モデル
イ)次文予測
ウ)ファインチューニング
2)画像処理への応用(ViT)
ア)パッチ埋め込み
イ)ViTのTransformerブロック
3)音声認識への応用(Conformer)
ア)畳み込み演算(pointwiseとdepthwise)
イ)Conformerブロック

 

<質疑応答>

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2021年10月14日(木) 10:30-16:30 *途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

 

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

 

受講料

【オンライン:見逃し視聴なし】:1名47,300円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンライン:見逃し視聴あり】:1名52,800円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

 

※学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

備考

配布資料・講師への質問等について
●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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