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自己教師あり学習と自然言語・画像・音声分野への応用

自己教師あり学習と自然言語・画像・音声分野への応用

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた自己教師あり学習の手法について、基礎と応用を解説いたします。

開催日

  • 2023年6月16日(金) 13時00分16時00分

プログラム

 本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた自己教師あり学習の手法について、基礎と応用を解説します。また自然言語、画像、音声分野への応用を紹介します。大規模言語モデルと対話型 AI の背景となる技術について、理論と応用を解説します。受講者として、機械学習と深層学習の基礎知識をお持ちの方を想定しています。

  1. 自己教師あり学習の手法
    1. 対比学習による潜在空間への変換
    2. マスクを用いた学習
    3. 自己回帰型モデル (次の要素を予測する)
    4. フローモデルと拡散モデル
  2. 大規模言語モデル
    1. 機械翻訳モデルとしての Transformer
    2. BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers)
    3. GPT (Generative Pre – trained Transformer)
    4. 強化学習の役割
    5. 対話型 AI の可能性
  3. マルチモーダル情報への展開
    1. 画像分野における応用
    2. 音声分野における応用
    3. 今後の展望

講師

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • 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。
  • 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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