詳解 Transformer【WEBセミナー】
~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 (BERT、ViT、Conformer) 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※

セミナー概要
略称
Transformer【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr220803
開催日時
2022年08月25日(木) 10:30~16:30
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
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 氏
価格
非会員:  51,700円 (本体価格:47,000円)
会員:  51,700円 (本体価格:47,000円)
学生:  51,700円 (本体価格:47,000円)
価格関連備考
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)

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
 
備考
※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。

★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のため、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。
講座の内容
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。
プログラム

1. Transformerの仕組み
 1.1 エンコーダ・デコーダモデル
 1.2 アテンション機構
 1.3 位置エンコーディング

2. 自然言語処理への応用(BERT)
 2.1 事前学習とファインチューニング
 2.2 マスク化言語モデル
 2.3 次文予測

3. 画像処理への応用(ViT)
 3.1 パッチ埋め込み
 3.2 ViTブロック

4. 音声認識への応用(Conformer)
 4.1 Conformerブロック
 4.2 相対位置埋め込み

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