1口（1社3名まで受講可能）でのお申込は、

　受講料　　が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『深層学習による自然言語処理』


　〜初歩からTransformer・BERTの基本的な考え方まで〜　



 S210604AW1



　☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

開催日時：2021年10月1日（金）11:00-16:00
受 講 料：お1人様受講の場合　50,600円[税込]／1名
　　　　　1口でお申込の場合　61,600円[税込]／1口（3名まで受講可能）

　★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。


画像認識セミナー日程表　　新宣伝セミナー日程表


Web配信（Zoom）セミナー日程表


講　師

　須藤克仁（すどうかつひと）　氏
　　奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 准教授（博士（情報学））
　　　（データ駆動型サイエンス創造センター 兼務）

 ＜略歴、等＞　 　2002年　京都大学大学院　情報学研究科　修士課程修了。
　同年、NTT入社。コミュニケーション科学基礎研究所にて、音声対話、音声言語処理、機械翻訳の研究に従事。
　2015年　京都大学　博士（情報学）。
　2017年より、現職。機械翻訳を中心とする自然言語処理・音声言語処理の研究に従事。
　2018年より、科学技術振興機構 さきがけ研究員、ならびに理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員。

　セミナーの概要

 

　深層学習の手法が自然言語処理に導入され始めて10年ほどが経過し、機械翻訳を筆頭に自然言語処理技術を取り巻く環境は大きく変貌を遂げたと言ってよい．
　本講義では、最近の技術的基盤となっているTransformerとBERTの基本的な考え方を理解することを目標に、深層学習の初歩的な内容からの主要な技術とその自然言語処理への応用について概説する。

　

　講義項目


　1　ニューラルネットワークの基礎
　　1.1　ロジスティック回帰
　　1.2　多層ニューラルネットワーク
　　1.3　誤差逆伝播による学習

　2　深層学習による系列変換モデル
　　2.1　回帰型ニューラルネットワーク（RNN）
　　2.2　RNNによる系列変換モデル
　　2.3　注視機構を持つ系列変換モデル

　3　Transformerとその応用
　　3.1　RNNによる系列変換モデルの課題
　　3.2　Transformerの構成要素
　　3.3　Transformerの学習
　　3.4　Transformerの応用

　4　BERTとその応用
　　4.1　BERTの構成
　　4.2　BERTの学習
　　4.3　BERTの応用




　お1人様　　　　　 受講申込要領　1口（1社3名まで） 受講申込要領 セミナー 総合日程　画像認識 セミナー日程　新宣伝 セミナー日程