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X-WR-CALDESC:BERT・XLNet・RoBERTaの論文の解説と簡易ハンズオ
 ンを行うセミナー
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SUMMARY:BERT・XLNet・RoBERTaの論文の解説と簡易ハンズオンを
 行うセミナー
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74490
 1?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
 画させていただきました。\nhttps://arxiv.org/abs/1810.04805\nB
 ERT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。\nWord2
 Vec、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
 、6/16、7/16、8/6に実施したものと同様の範囲で実施し
 ますが、\n最新の論文であるXLNetやRoBERTaの内容を追加
 し、3時間で実施します。\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/e
 vent/136715/\n（これまで参加したことのある方は2枠限定
 で5\,000円で参加できるようにいたしました）\n\n\n開催
 日程\n\n8/18（日）\n受付： 15:50〜16:00\n講義： 16:00〜19:00
 \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(40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(60分)\n　
 　Transformer[2017]\n　　BERT[2018]\n　　Transformer-XL[2019] <- 簡
 単な概要の解説を追加します。\n　　XLNet[2019]\n　　RoBE
 RTa[2019]  <- 簡単な概要の解説を追加します。\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_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（もう少し追記やTran
 sformer-XLやRoBERTaを新規で\n書く予定です）\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.hate
 nablog.com/entry/nlp_dl4\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl5\n
 https://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl6\nhttps://lib-arts.hatenablo
 g.com/entry/nlp_dl7\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl8\nhttps
 ://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_dl9\nhttps://lib-arts.hatenablog.com
 /entry/nlp_dl10  (8/7投稿)\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\nhttps://l
 ib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutorial2\nhttps://lib-arts.hatenablog.c
 om/entry/nlp_tutorial3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/nlp_tutoria
 l4\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\,00
 0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TensorFl
 ow（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）\nhttp
 s://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/60c2bdb54d156a41194446
 737ce03e2e\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\n8\,000円（3h
 ）\n\n※\n・領収書発行の際は事務手数料として追加1\,0
 00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
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