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:768722@techplay.jp SUMMARY:【RNN\,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200226T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200226T220000 DTSTAMP:20260423T194914Z CREATED:20200124T081406Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76872 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nセミナール ーム移転のお知らせ\nこの度、秋葉原駅前から下記住 所へセミナールームを移転いたします。\nお越しにな る際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください 。\n移転先住所：中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階\n【 東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分\n【東京メトロ 有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分\n【都営浅草線】宝町 駅徒歩6分\n【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分\n【JR 山手線】有楽町駅徒歩11分\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【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・Pyto rch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\nP ython3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Jupy ter 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藤 森立\nマルチエージェントシステム・群知能の工学的 応用研究に従事。主に社会課題解決のための近似アル ゴリズムの研究開発等を行っている。確率統計・数理 計画法などにも精通。\n\n領収書について\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【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・前払いの方で急遽参加 できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ) ・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメ ールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡ください。 キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限 り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたしま す。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承くだ さい。\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。\n LOCATION:東銀座駅徒歩4分/銀座一丁目駅徒歩5分/宝町駅徒 歩6分/銀座駅徒歩7分/有楽町駅徒歩11分 中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階 URL:https://techplay.jp/event/768722?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR