本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。
日時
- 2022年10月27日 10時30分〜 2022年10月27日 16時30分
中止
プログラム
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モデルは、機械翻訳や自動要約、対話 システムなど自然言語処理の多くのタスクで従来モデルの性能を凌駕し、今ではデファク トスタンダードなモデルになりつつあります。また、自然言語処理の分野に限らず、画像処 理、音声認識など様々な分野に応用され、成功を収めています。 本セミナーでは、その Transformerについて基礎から解説します。また、Transformerの典型的なモデルの解説に 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。
- RNNに基づくエンコーダ・デコーダモデル
- RNN
- エンコーダ・デコーダモデル
- RNNに基づくエンコーダ・デコーダモデル
- 注意機構の導入
- Transformer
- Transformerの概要
- Transformerの長所
- Transformerの短所
- Transformerの各コンポーネント
- 位置エンコーディング
- 注意機構
- 順伝搬層
- 残差接続と層正規化
- Transformerの応用
- 自然言語処理への応用 (BERT)
- マスク化言語モデル
- 次文予測
- ファインチューニング
- 画像処理への応用 (ViT)
- パッチ埋め込み
- ViTのTransformerブロック
- 音声認識への応用 (Conformer)
- 畳み込み演算 (pointwiseとdepthwise)
- Conformerブロック
- 自然言語処理への応用 (BERT)
- 質疑応答
受講料
- 1名様: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 複数名: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
- 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
- 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。