Transformerの基礎と応用

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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。

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プログラム

近年、「Transformer」という深層学習モデルが、自然言語処理や画像処理、音声処理といった様々な分野の多くのタスクで最高性能を達成し、注目を集めています。  本講座では、その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します。

  1. Transformerの仕組み
    1. エンコーダ・デコーダモデル
    2. アテンション機構
    3. 位置エンコーディング
  2. 自然言語処理への応用
    1. 事前学習とファインチューニング
    2. マスク化言語モデル
    3. 次文予測
  3. 画像処理への応用
    1. パッチ埋め込み
    2. ViTブロック
  4. 音声認識への応用
    1. Conformerブロック
    2. 相対位置埋め込み

受講料

  • 1名様: 49,000円(税別) / 53,900円(税込)
  • 複数名: 60,000円(税別) / 66,000円(税込)

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。
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  • 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。
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    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。
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