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SUMMARY:仕組みから理解するBERT・Transformer入門
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/89071
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nコロナ対策
 については「参加者への情報」のご一読をよろしくお
 願いします。\n緊急事態宣言が終了したので、状況次
 第で緩和を検討する場合があります。\n\n\n内容概要\nDe
 epLearningの活用について考えるに際して、もはやデファ
 クトとなりつつある\nTransformer関連の研究ですが、処理
 の概要はわかっても解釈がうまくできない\nという方
 も多いのではないかと思います。\nというのも論文の
 記載はモジュールの処理概要が中心のため、2次的に出
 てくる\n解説資料も処理の流れはつかめるけれどもそ
 れ以上の理解が難しいものが多い\nというのもあるの
 ではないかという印象です。\n\nそこで当セミナーでは
 Transformerの基本的な仕組みの理解が直感的にできるよ
 うに\nGNN(Graph Neural Network)の視点から解説を行います。\
 n\n\n開催日程\n3/11（土）\n受付： 15:50〜16:00\n講義： 16:0
 0〜17:45\n質疑応答 etc：17:45〜18:00\n\n※ 15:50より前の入
 室は原則としてお断りします。\n\n\nアジェンダ\n・基
 本トピック\n- 系列モデリングの基本\n- グラフニュー
 ラルネットワークの理解\n-  RNN・LSTMとTransformer\n- Transfo
 rmerの仕組みの直感的理解\n- なぜTransformerのパフォーマ
 ンスが良いのか\n\n・発展トピック\n- Inductive biasをどの
 ように考えるか\n- MLP-Mixer、gMLPなどの最新研究の解釈
 について\n- BERT、ViT、TransGANなどの応用にあたっての関
 連研究\n\n※ 理解度を確認しつつ進行するので、発展
 トピックは省略する場合があります。\n\n※ 参考資料
 （下記や下記に関連する論文などを中心に解説を行い
 ます）\nhttps://lib-arts.booth.pm/items/1834866\nhttps://lib-arts.boot
 h.pm/items/3162254\nhttps://speakerdeck.com/liberalarts/transformer-and-g
 raph-neural-network\nhttps://speakerdeck.com/liberalarts/inductive-bias-a
 nd-graph-networks\nhttps://www.amazon.co.jp/dp/B08JGM3JNP\n\n\n会場\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・DeepLearningの基本的な
 仕組みは理解している方（CNNの基本的な仕組みがわか
 れば十分です）\n・Transformer関連の研究の内容を基本か
 ら理解したい方\n・今後のDeepLearning関連の研究の展望
 を俯瞰したい方\n\n\n費用\n3\,000円\n\n※ 領収書発行の際
 は法人料金も兼ねまして追加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\n5名（最大7名まで増
 枠します）\n
LOCATION:水道橋駅周辺 千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F
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