BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【RNN\,LSTM実用】seq2seq入門 X-WR-CALNAME:【RNN\,LSTM実用】seq2seq入門 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:712082@techplay.jp SUMMARY:【RNN\,LSTM実用】seq2seq入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190113T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190113T220000 DTSTAMP:20260424T202651Z CREATED:20181214T141322Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71208 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【RNN\,LSTM実 用】seq2seqによる機械翻訳\n概要\n本講座はRNN、LSTMの応 用例の一つであるseq2seqのハンズオン形式での入門を提 供いたします。\nseq2seqは機械翻訳・音声認識・文章生 成などにおいて核となる技術の一つです。seq2seqの仕組 みを理解することで、AIに文章を書かせたり、自動で 翻訳をしたりなど、多くのワクワクするようなアプリ ケーションを構築することができます。\n本講座は、Py thonとPytorchでseq2seq実装し、機械翻訳の一連の流れを体 感していただきます。「RNNを勉強したので活用したい という方」や「系列データの変換に興味がある方」に とって最初のとっかかりを掴む上で非常にオススメな 内容となっております。\n【seq2seqとは？】\nseq2seqは時 系列データを別の時系列データに変換する際に使われ る非常にパワフルなモデルです。時系列データとは、 データの順番に意味があるデータを指します。そして 、世界は多くの時系列データであふれています。例え ば音声データ・動画データ・言語データ、株価の推移 データは全て時系列のデータです。\n「音声データを 言語データに変換する」、「日本語文章を英語文章に 変換する」、「質問文を答え文に変換する」などのタ スクにおいてはSeq2Seqの考え方が非常に頻繁に利用され ています。\n【本講座の内容をしっかり理解するため の条件】\n必須条件\n・ニューラルネットワークが動作 する基本的なメカニズムの理解\n・単純なニューラル ネットワークでも実装した経験（フレームワーク不問 ）\n推奨条件\n・RNN\,LSTMに対する知識や実装経験\n・Pyto rchの使用経験\n※本講座はプログラミング言語のPython3 とライブラリのPytorchを用いて進行します。事前に自分 のPCにインストールしてご持参ください。\nこの講座で 得られること\n・seq2seq2の動作メカニズムへの理解と実 装経験\n・RNN\,LSTMを実用することで得られるより深い 理解\n・Pytorchでの深層学習の書き方\n・時系列データ の扱いに対する知見\n講座一覧のフローチャート\nどの 講座から受講したら良いのかわからないというような 方は、下記のフローチャートを参考にしていただけれ ばと思います。\n\nカリキュラム\n\n理論編\nseq2seqとは ？\n応用事例紹介\n系列を扱う手法\nエンコーダとデコ ーダ\nLSTMについて\n実装編\n前処理(単語分割・語彙構 築)\nエンコーダの実装\nデコーダの実装\nbeam-search\n学 習と推論\nまとめ\n派生モデルの紹介\nattention・多層化 など\n参考書籍・論文紹介\n\n※当日予告なく内容が変 更になる可能性がございます。\nこんな人にオススメ\n ・RNN\,LSTMで実用的なモデルを作りたい方\n・時系列デ ータの扱いに興味のある方\n・seq2seqに興味のある方\n ・Pytorchを使いたい方や使ってる方\n事前準備\nPython3の インストールをお願いいたします。\nまた以下のライ ブラリをインストールするようにお願いいたします。\ n・numpy\n・Pytorch\n講師\n大谷拓海\n東京工業大学大学院 で自然言語処理の研究に従事。2016年未踏スーパークリ エータ/2018年未踏アドバンスト事業採択。また、Web系 サーバサイド、iOS/Androidアプリから機械学習まで幅広 く開発している。研究ではニューラルベースの機械翻 訳モデルを主に扱っている。好きな言語はTypeScript。\n\ n崔一鳴\n全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統 計学を専攻。サイトではPython、R言語、仮説検定、統計 の基礎の記事を中心に担当。現在は、東京工業大学大 学院で深層学習を用いた自然言語処理の研究をしてい る。また、PythonやR言語を使って都内私立大学医学部や 外資系保険会社でデータ分析業務に従事。\n\n\n\n持ち 物\n・Python3\,numpy\,Pytorchをインストール済みのPC(windows M ac)\n※講座では「jupyter notebook」を使います。同じ実行 環境で受講したい方は、インストールをお勧めします 。\n領収書について\n【Stripeで事前決済の方】\nクレジ ットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとし てご利用ください。当社より重複しての領収書発行は 行なっておりません。\n【当日払いの方】\n講座後のア ンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れる ようにお願いいたします。領収書をメールにて送付さ せていただきます。\n【Paypalの方】\n決済処理後にPaypal から送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴か ら該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。そ れらが領収書の代わりとなります。また、クレジット カード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用い ただけます。（当社より重複しての発行は行えません) \n受付・入場時間\n開始の15分前から\n※なるべく5分前 までにお入りください。\n※途中参加も可能です。\nお 問い合わせ\nイベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei .netまでご連絡ください。\n注意事項\n・リクルーティ ング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につ きまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即 刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが 出来るよう、ご協力をお願い致します。\n・講座内で 扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰 属しています。複製はご遠慮ください。\n・個人ブロ グへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。\n全 人類がわかる統計学とは\n統計学の学習サイト、全人 類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統 計学とその関連分野について、出来るだけわかりやす く多くの人々に届けるということを目指して活動して います。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/712082?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR