BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:BERTの論文の解説とハンズオンを行う簡易セミ ナー X-WR-CALNAME:BERTの論文の解説とハンズオンを行う簡易セミ ナー 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:726760@techplay.jp SUMMARY:BERTの論文の解説とハンズオンを行う簡易セミナー DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190507T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190507T220000 DTSTAMP:20260522T171630Z CREATED:20190406T110324Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72676 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n\n ここ最近BERTについてご質問いただくことが多いので企 画してみました。\nhttps://arxiv.org/abs/1810.04805\n論文の読 解＆解説と何かしらの実装例を元にしたハンズオンを 行えればと思います。\n\n※\n初回開催で期待値上げ過 ぎると大変なので、3\,000円での設定としました。\nわ かる範囲では解説しますが、全てのご質問にはお答え できないかもしれませんので、\n予めご理解の上ご参 加ください。\n論文を元にした解説は大体下記のよう なイメージで読み解いて行こうと考えています。\nhttps ://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper1_AlexNet\nhttps://lib-arts.hatenab log.com/entry/2018/12/27/182119\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/pa per2_VGGNet\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper9_WaveNet\nhttps: //lib-arts.hatenablog.com/entry/paper10_MobileNets\nhttps://lib-arts.hate nablog.com/entry/paper11_GAN\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper 14_FCN\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper19_YOLO\nhttps://lib-a rts.hatenablog.com/entry/paper20_Seq2Seq\n\n\n開催日程\n\n5/7（火 ）\n受付： 19:50〜20:00\n講義： 20:00〜22:00\n\n※\n途中5分 ほどの休憩を数回設ける予定です。\n\n\nアジェンダ\n\n 1. 言語処理の概論の復習＆予備知識(30分)\n　　BoWとWord 2Vec（局所表現と分散表現）\n　　言語モデルとニュー ラル言語モデル\n　　Seq2Seq（系列変換モデル）とEncoder -Decoder etc\n\n2. 論文を元にした解説(30分)\n\n3. 実装例を 元にしたハンズオン(50分)\n　　下記を元にサンプルのr un_classifier.pyを実行と公式実装の簡単な解説を行います 。\n　　https://github.com/google-research/bert\n　　（手順の共 有とリポジトリやコードの解説をメインにしますので 、実行に関しての\n　　個別フォローは行いません。 実行についてはおまけ程度に考えているので、話の大 枠\n　　の理解を優先いただけたらと思います。）\n\n ※ 全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は内容 踏まえて変更する可能性があります。\n※ 以下進行に あたっての参考記事です\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/ nlp_dl1\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl2\nhttps://lib-arts. hatenablog.com/entry/nlp_dl3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_d l4\n\n\n会場\n\n株式会社講談社様\n東京都文京区音羽 2-12 -21\n（有楽町線護国寺駅 6番出口から約1分）\n\n※ 場所 が変更になりましたのでご注意ください。\n\n\n対象者\ n\n言語処理の基本の理解を前提としますので、下記の 記事の内容を把握しているものとして進行します。\nht tps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial1\nhttps://lib-arts.haten ablog.com/entry/nlp_tutorial2\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_ tutorial3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial4\nhttps://l ib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial5\n\nフォローアップセミ ナーも行なっていますので、読んだだけだと難しい方 は先に下記にご参加ください。\nhttps://ml-for-experts.connpa ss.com/event/127127/\n\n\n講師プロフィール\n\n東大工学部卒 。\nデータ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/ 開発/ビジネスのどれも経験があり強い。\nまた、多く の業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も 豊富。\n初心者向けの指導実績も多く、1\,000名近い。\n \n\n当日までの準備\n\n希望者は下記の公式を元に実行 まで行っていただけたらと思いますので、環境の構築 と事前学習\nモデルのダウンロードまで行ってきてい ただけるとスムーズです。\nhttps://github.com/google-research/ bert\nPython環境(3.6系推奨)とTensorFlow（1.12.0で動作確認取 ってますが、公式だと1.11.0で\nテスト済みとされてい ます）のインストールとpre-trainedモデル(uncased_L-12_H-768_ A-12.zip)\nをダウンロードをお願いします。回線混み合 わなければその場でダウンロードも可です。\n↓事前 学習モデルのリンク（約400MB）\nhttps://storage.googleapis.com /bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip\n（話の分量自 体多く解説がメインなので、こちらの準備ではマスト ではありません）\n\n関連分野について事前知識が欲し い方は「深層学習による自然言語処理」が非常に良い 本なので、\nこちらに軽く目を通した上での参加を推 奨します。（1\,3\,5章中心に読むのが良いと思います。 ）\nhttps://www.kspub.co.jp/book/detail/1529243.html\n\n\n費用\n\n3\,0 00円\n\n※\n・領収書発行の際は事務手数料として追加1\ ,000円のお支払いをよろしくお願いいたします\n\n\n定員 \n\n10名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集 していますので申し込み人数は当日参加者数を反映し ません）\n\n\nご参加にあたってのお願い\n\n無断欠席や 前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくな り非常に迷惑なので\n基本的に行わないようにお願い します。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です ！）\n体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうし てものケースは別途ご連絡いただくか、\nイベントへ のお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです 。\n上記がひどいアカウントに関してはブラックリス ト処理を行い以後の参加をお断りさせて\nいただきま すので、その点だけ予めご了承ください。\n（7割以上 来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルは メッセージでのご連絡を\nいただくということだけ気 をつけていただければ大丈夫だと思います）\n\nモチベ ーションの高い参加者の方を重視する運営としていき たいと考えています。\nご協力のほど、よろしくお願 いいたします。\n\n LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/726760?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR