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:739753@techplay.jp SUMMARY:【RNN\,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190723T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190723T223000 DTSTAMP:20260428T182714Z CREATED:20190703T061411Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73975 3?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※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1週間、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 【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・Pytorch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事前準備・持ち物\nPython3をインストールしたPCの 持参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in fo@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講師\n柳浜万里\n事業会社のエンジニア 。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。AV ILEN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。京都大学大学院修了。 大学院では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。\n\n\n\n領収書について\n【Str ipe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【Pa ypal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【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ポータルサイト会員登録のお願い\n全人類がわ かる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う 教材を受講者の皆様に共有いたします。\n初めて全人 類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじ めこちらより会員登録をお願いいたします。\nお問い 合わせ\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・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全人類がわかる統計 学とは\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。 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/739753?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR