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X-WR-CALDESC:BERTの論文の解説と簡易ハンズオンを行うセミ
 ナー【概論編】
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 ナー【概論編】
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SUMMARY:BERTの論文の解説と簡易ハンズオンを行うセミナー
 【概論編】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73486
 4?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
 画しています。\nhttps://arxiv.org/abs/1810.04805\nBERTは言語処
 理の事前学習（pre-trained）モデルとして役に立つので
 はということで\n注目を浴びています。\n\n今回は基礎
 知識〜トレンド〜論文の読解＆TensorFlow実装を実際に動
 かし、簡単に実装の流れを掴みます。\nWord2Vec、Seq2Seq
 、Transformerなどに触れながらBERTまで話をつなげていけ
 ればと思います。\n\n※\n内容としては5/7、5/28に実施し
 たものと同様の範囲で実施します。\nhttps://ml-for-experts.
 connpass.com/event/127153/\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/130
 951/\n初回開催で進行のイメージがついたので、5/28開催
 から1\,000円値上げし4\,000円での実施とさせて\nいただ
 いています。\n\n※\nソースコードの解説に割けている
 時間が少ないので、より実装の解説に特化した続編も
 企画して\nみました。\nhttps://techplay.jp/event/734865\n\n\n開
 催日程\n\n6/16（日）\n受付： 12:50〜13:00\n講義： 13:00〜15
 :00\n\n※\n途中5分ほどの休憩を設ける予定です。\n\n\nア
 ジェンダ\n\n1. 言語処理の概論の復習＆予備知識(30分)\n
       BoWとWord2Vec（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
 　　Transformer[2017]\n　　BERT[2018]\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run_classifie
 r.pyを実行と公式実装の簡単な解説を行います。\n　　h
 ttps://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\n
 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl2\nhttps://lib-arts.hatenablo
 g.com/entry/nlp_dl3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl4\nhttps
 ://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl5\nhttps://lib-arts.hatenablog.com
 /entry/nlp_dl6\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl7\nhttps://li
 b-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl8\n\n\n会場\n\n水道橋駅、神保
 町駅、九段下駅周辺\n千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビ
 ル2F\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。\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial1\n
 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial2\nhttps://lib-arts.hat
 enablog.com/entry/nlp_tutorial3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nl
 p_tutorial4\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial5\nhttps:/
 /lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial6\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
 ドまで準備として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/unc
 ased_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
 また下記のスクリプトを用いてGLUEのデータもダウンロ
 ードしておいてください。\nhttps://gist.github.com/W4ngatang/6
 0c2bdb54d156a41194446737ce03e2e\n\n※\nハンズオンの環境はColab
 での実行でも大丈夫です。\n\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\,4\,5章中心に読むのが良
 いと思います。）\nhttps://www.kspub.co.jp/book/detail/1529243.htm
 l\n\n\n費用\n\n4\,000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\n5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
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