～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～
1口（1社3名まで受講可能）でのお申込は 受講料 66,000円（税込）/1口 が格安となります。
本セミナーは、Zoomを使用いたします。
トリケップスセミナーのご案内
開催日時：2024年7月29日（月）10:30～16:30
参 加 費：お1人様受講の場合 53,900円（税込/1名）
1口（1社3名まで受講可能）でお申し込みの場合 66,000円（税込/1口）
※ テキストは３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。
★ 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。
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申込方法
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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
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。
1. Transformerの仕組み
1.1 エンコーダ・デコーダモデル
1.2 アテンション機構
1.3 位置エンコーディング
2. 自然言語処理への応用
2.1 事前学習とファインチューニング
2.2 マスク化言語モデル
2.3 次文予測
3. 画像処理への応用
3.1 パッチ埋め込み
3.2 ViTブロック
4. 音声認識への応用
4.1 Conformerブロック
4.2 相対位置埋め込み