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:729549@techplay.jp SUMMARY:【RNN\,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190512T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190512T180000 DTSTAMP:20260422T042834Z CREATED:20190426T042636Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72954 9?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※本講座は、動画復 習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動 画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填 やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いで す！\n\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Seq2 Seq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・P ytorch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 Notebook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渡邉雅也\n東京理科大学経営工学 科にて経済ファイナンス時系列データに関する研究に 従事。統計学、情報工学、最適化の理論などに精通。 大手証券会社にて機械学習に関する技術を用いた分析 を行った経験を活かし、kaggleなどのコンペティション にも参加。\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【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Payp al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、以下のフォームよりご申請ください。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全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム\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-k ei.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/729549?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR