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Transformerニューラルネット 産業現場応用の研究動向

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概要

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもある Chat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

開催日

  • 2024年12月18日(水) 10時00分 ～ 17時00分

修得知識

  • 生成AIの言語以外の産業応用の可能性と研究動向
  • ChatGPTや従来機械学習の内部計算原理の基礎
  • ディープラーニングやTransformerの内部計算アルゴリズム知識

プログラム

　近年注目を浴びている生成AIであるGPTの基盤技術は革新的なニューラルネットである”Transformer”です。その自然な会話のカギは単語の時系列予測するTransformerを使った内部計算アルゴリズムにあります。
　本セミナーでは、まずAI機械学習の入り口である「ニューラルネットとは?」から初めて、その時系列データや単語系列へ適用を学びます。そのうえで、大規模言語モデルの内部コアであるTransformerニューラルネットのベクトル行列計算の基礎を説明します。そして、Transformerの言語応用にとどまらず画像や予測や制御といった産業現場応用への適用を目指す最先端研究の実例紹介し将来を展望します。

  1. はじめに
    1. AI機械学習の位置づけ
      • 教師有/無し学習
      • ニューラルネット
      • 強化学習
    2. 産業応用への適用現状
      • 事例
        • 欠陥画像と検査
        • 切削音と工具寿命 他
  2. ニューラルネットの基礎
    1. MLP型ディープラーニング
      • ベクトル行列計算
      • 活性化関数とは
      • 事例: 設備電力制御に適用・性能評価
    2. 系列型LSTM
      • 再帰型系列ニューラルネットの基礎原理
      • 事例:突発事象予測に適用・性能評価
  3. 言語機械学習の基礎
    1. 単語符号化
      • 埋込みベクトル化
      • 単語意味の演算
      • 文脈意味分布
    2. 生成AIの登場
      • 大規模言語モデル
        • GPT
        • BERT
  4. 生成AIのTransformerニューラルネット
    1. 生成AIの技術基盤Transformer
      • Transformerの内部アーキテクチャ概要
    2. 豊富な情報を与える単語位置ベクトル
    3. 単語間の関係性を抽出するQKV Attention機構
    4. Transformer応用:自然言語から産業現場へ
      • 自然言語応用のみならす系列データ処理の素質
  5. Transformer産業応用の研究事例
    1. 画像処理
      • 画像Patch系列による注意個所抽出
      • 路面凍結 など
    2. 系列予測
      • 時系列変化点抽出の説明
      • 気温変化
      • 株価変化
      • ネジ緩みなど
    3. 構造予測
      • AlfaFold2によるタンパク質構造生成予測
    4. ロボット
      • RT-2による汎用言語指示ロボット
  6. 産業への可能性と課題
    1. Transformerと産業現場の相性
      • 産業現場データ収集困難さ
      • 内部計算説明性
    2. 展望
  7. まとめと質疑応答
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講師

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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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
: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000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 と 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。
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