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SUMMARY:＜NLP＞BERT 解説と応用
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79545
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n多くの方に
 申し込んで頂いたので同じ内容の公開講座を開催しま
 す。\nMicrosoft Teamsの会議で行います。\n公開講座当日に
 会議のリンクを一斉メールで送信いたします。\n========
 ===================================================\n<アジェンダ>  
 （改訂：2020/10/5)\nGoogle 社が開発した自然言語処理モデ
 ルのBERTについて解説します。  \n・Word2Vec概要とコード
 \n・Deep Learningによる自然言語処理の系譜 (RNN\, LSTM\, Bi-L
 STM )\n・BERT 概要  \n・BERT\, LSTM\, Bi-LSTM コード比較\n・Kag
 gle: BERT for Humans: Tutorial+Baseline  \n★★イベント当日は、
 私の解説と質疑応答の部分のみビデオ録画させていた
 だきます。予めご了承ください。\n==========================
 =================================\nConnpass 公開イベント年間予
 定\n<2020 年>\n2/15 Kaggle Titanic に必ず Submission する夜\n3/21
  Kaggle 画像問題で学ぶ初めてのDeep Learning\n4/25 Kaggle で
 学ぶ初めての機械学習回帰問題\n5/16 Kaggle で学ぶ自然
 言語処理\n6/6 Python と Wolfram 言語でのグラフィックス描
 画\n6/20 Kaggle クラシック問題で学ぶCNNと転移学習\n7/18 
 人工知能搭載 Webアプリ開発 (1)\n8/1 Pythonで行うABテスト
 解析\n8/8 Rで行う機械学習\n9/5 ノンコーディングで行う
 機械学習\n9/12 IoT 開発勉強会 (1) IoT事始め\n9/19 人工知
 能搭載 Webアプリ開発 (2)\n9/26 AutoEncoderと異常検知\n10/10 
 Python x Excel\, スクレイピング\n10/24 【NLP】BERT 解説と応
 用\n11/7 機械学習 Optuna + SHAP\n11/21 人工知能搭載 Webアプ
 リ開発 (3)\n12/5 物理ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ(Python\,C)\n12/12 増
 分学習＋不均衡データ分類\n12/19 【サイエンス】AlphaFol
 d 解説（仮）
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