詳解　Transformer

～Transformerの仕組みから自然言語処理、画像処理、音声認識への最新応用まで～　　　　　　　　

※ニューラルネットワークの基本的な知識をお持ちの方向け※

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    セミナー趣旨

    　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。ニューラルネットワークの基礎的な知識をお持ちの方向けのセミナーです。

    ※テキストは３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。

    セミナープログラム

    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（BERT）
      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（ViT）
      1. パッチ埋め込み
      2. ViTブロック
    4. 音声認識への応用（Conformer）
      1. Conformerブロック
      2. 相対位置埋め込み

    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

    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。

     

    受講料

    53,900円（税込）/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    10:30 ～

    受講料

    53,900円（税込）/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込

    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    ソフトウェア開発   機械学習・ディープラーニング   AI（人工知能）
    このセミナーについて質問する

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