BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【RNN\,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 X-WR-CALNAME:【RNN\,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 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:724802@techplay.jp SUMMARY:【RNN\,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190413T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190413T130000 DTSTAMP:20260423T180613Z CREATED:20190323T123031Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72480 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\n概要\n\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。\n\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\n本講座 は、Python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\n【seq2seqとは？】\nseq 2seq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\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\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\n推奨条件\n\n・RNN\,LSTMに対する知識や実 装経験\n・Pytorchの使用経験\n\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\nこの講座で得られること\n\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\nカリキュラ ム\n\n\n理論編\n\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\n\n\n実装 編\n\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\n\n\n学習と推論\nまとめ\n派 生モデルの紹介\n\nattention・多層化など\n\n\n\n参考書籍 ・論文紹介\n\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\n講座一覧のフローチャート\n\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\n\n事前準備・持ち物\n\nPython3をイ ンストールしたPCの持参をお願いいたします．\n\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\nまた，講義はJupyter Notebo okを用いて行いますので，インストール頂いたほうが スムーズに講座を受けることが可能です．\n※インス トールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただけ れば、可能な範囲で対応致します。\n\nこんな人にオス スメ\n\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\n講師\n\n柳 浜万里\n京都大学大学院にて、世界初のモデルとなる 機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle(デ ータ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。AVILENではデ ータ分析講座の講師リーダーを務める。深層学習を応 用したプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師 なども積極的に行う。\n\n\n\n領収書について\n\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。\n\n【Pay pal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。\n\n【別途領 収書発行が必要な方】\n別途発行手数料として1000円頂 きます。必要な方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。 領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行い たします。\n\n受付・入場時間\n\n開始の15分前から\n\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\nお問い合わせ\n\n・メールでのお問い 合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。\n・こ ちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推 奨）\n\n注意事項\n\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・最小遂行人数は「3 名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場 合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行 っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に 達しない場合でも開催になる場合がございます。もし 、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、 登録しているメールアドレスにご連絡させていただき ます。\n\n全人類がわかる統計学とは\n\n株式会社AVILEN が運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用 サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、 社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成の ための教育事業を行なっております。\n統計学や機械 学習を、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。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩５分 東京都台東区台東１丁目１１ 番地 4号誠心Oビル3階 URL:https://techplay.jp/event/724802?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR