1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 1口(1社3名まで受講可能)でのお申込みは、受講料5 が格安となります。

Transformer の基礎と最新応用動向

   
~BERT、ViT、Conformerまでを解説~

 S210716NW

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本セミナーは Zoom を使用いたします。

開催日時:2021年7月16日(金) 10:30-16:30 (10:25受付開始)

受 講 料: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)

※ 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。

 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



講義項目


           人工知能の分野においてこれまで多種多様な深層学習モデルが生み出されてきました。
          その中で近年、「Transformer」というモデルが、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これまでの深層学習モデルの性能を凌駕し、デファク
          トスタンダードになりつつあります。そのような人工知能分野で現在大きな注目を集めて
          いるTransformerに関して、本講座では、ニューラルネットワークとは何かという基礎的
          な話から始めて解説します。
           Transformerの典型的なモデルの解説にとどまらず、自然言語処理、画像処理、音声認
          識に応用した最新モデルも概説します。




  1. ニューラルネットワークの基礎
   (1) パーセプトロン
   (2) ニューラルネットワーク
   (3) 誤差逆伝搬法

  2.RNN に基づくエンコーダ・デコーダモデル
   (1) リカレントニューラルネットワーク(RNN)
   (2) エンコーダ・デコーダモデル
   (3) アテンション機構

  3.Transformer

  4.Transformer の応用
   (1) 自然言語処理への応用(BERT)
   (2) 画像処理への応用(ViT)
   (3) 音声認識への応用(Conformer)

 
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