Transformerの基礎と最新応用動向【Web配信】

ニューラルネットワークとは何かという基礎的な話から、
BERT、ViT、ConformerなどTransformerの応用まで！

セミナー講師

田村 晃裕　氏
同志社大学　理工学部　情報システムデザイン学科　准教授

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込] / 1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込] / 1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

※テキストは２日前を目安に、PDFファイルをダウンロードできるようにする予定です。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー趣旨

　人工知能の分野においてこれまで多種多様な深層学習モデルが生み出されてきました。
　その中で近年、「Transformer」というモデルが、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これまでの深層学習モデルの性能を凌駕し、デファクトスタンダードになりつつあります。そのような人工知能分野で現在大きな注目を集めているTransformerに関して、本講座では、ニューラルネットワークとは何かという基礎的な話から始めて解説します。
　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。

セミナープログラム

1. ニューラルネットワークの基礎
   1. パーセプトロン
   2. ニューラルネットワーク
   3. 誤差逆伝搬法
2. RNN に基づくエンコーダ・デコーダモデル
   1. リカレントニューラルネットワーク（RNN）
   2. エンコーダ・デコーダモデル
   3. アテンション機構
3. Transformer
4. Transformer の応用
   1. 自然言語処理への応用（BERT）
   2. 画像処理への応用（ViT）
   3. 音声認識への応用（Conformer）