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Transformer 徹底解説

Transformer 徹底解説

~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~
オンライン 開催

概要

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。

開催日

  • 2021年12月16日(木) 10時30分 16時30分

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。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。

  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

講師

  • 田村 晃裕
    同志社大学 理工学部 情報システムデザイン学科
    准教授

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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