BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Pre-trained Model #01】ゼロショット学習を徹底 解説 ハンズオン X-WR-CALNAME:【Pre-trained Model #01】ゼロショット学習を徹底 解説 ハンズオン 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:935680@techplay.jp SUMMARY:【Pre-trained Model #01】ゼロショット学習を徹底解説 ハンズオン DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240228T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240228T210000 DTSTAMP:20260413T105434Z CREATED:20240214T060810Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93568 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概 要\n【Pre-trained Model #01】機械学習エンジニアがゼロシ ョット学習を徹底解説 ハンズオンは、強力な事前学習 済みモデルを活用して、新たにデータを集めたり学習 を行わなくても、様々なタスクに柔軟に対応できる手 法「ゼロショット学習」について学ぶ講座です。 \n本 講座では、下記の 6 つのタスクについて事前学習済み モデルの簡単な理論から、実装コード、ユースケース まで紹介し、ゼロショット学習の実践的活用方法につ いてハンズオン解説します。\nなお、本講座で紹介す るコードは、Google Colab の無料版で動かすことを前提 に記述しています。\n（一部、事前学習モデルのサイ ズが大きい場合は Colab Pro\, GCP\, AWS などの有料サービ スが必要な箇所があります）\n\n📝講座内容\n0章　基 礎編　Introduction\n1章　実践編　画像分類\n2章　実践編 　画像キャプショニング\n3章　実践編　画像生成\n4章 　実践編　セグメンテーション\n5章　実践編　Speech-to- text\n6章　実践編　音声生成\n※講座の内容は、予告な く変更されることもあるのでご注意ください。\n\n本講 座では、これまで機械学習に関する学術的なバックグ ラウンドをお持ちでいない方にも理解いただけるよう 、数式などを用いた詳しい理論の説明は最小限とし、 各モデルの概要やユースケースを中心に紹介します。\ n\n\n\n📖ハンズオンの内容\n\n1章　実践編　画像分類\nC LIP/Japanese Stable CLIP の実装、解説を行います\n\n\n2章　 実践編　画像キャプショニング\nCoca/BLIP & BLIP2/Japanese In structBLIP Alpha の実装、解説を行います\n\n\n3章　実践編 　画像生成\nDALL-E/Japanese Stable Difffusion XL の実装、解説 を行います\n\n\n4章　実践編　セグメンテーション\nSegm ent Anything Model (SAM) の実装、解説を行います\n\n\n5章　 実践編　Speech-to-text\nWhisper の実装、解説を行います\n\n \n6章　実践編　音声生成\nVALL-E X の実装、解説を行い ます\n\n\n\n\n💻こんなエンジニアにおすすめ\n\n\n機械 学習プロジェクトに関わるデータサイエンティスト\n\n \n機械学習プロジェクトの実施をしたいビジネスサイ ドの方\n\n\n深層学習や機械学習に興味のある開発エン ジニア\n\n\n\n🎤登壇者\n石上 亮介 氏\n株式会社サイバ ーエージェント　Kaggle Master\n株式会社サイバーエージ ェント AI事業本部で「極予測LP」の開発、大規模言語 モデル（LLM）をはじめとした「基盤モデルプロジェク ト」のリードを担当。画像やテキストを対象としたマ ルチモーダルなAIの社会実装に従事している。\nX：@rish igami_\n\n📝Node Writer（教材開発者）\n吉原 洸平 氏\n金融 企業のIT部門に所属　Kaggle Competition Expert\nX：@kohecchi\n\n 注意事項\n・当イベントの内容およびスケジュールは 予告なく変更となる場合があります。予めご了承くだ さい。\n・当イベント内でのリクルーティング活動や 勧誘等につきましてはご遠慮いただいております。\n ・ブログやSNS等で当イベントに関する発信を行う際は 、公序良俗に反する内容の無いようご協力をお願いし ます。\n・オンラインで参加される方につきましては 、双方の通信状況により音声や映像に乱れが生じる場 合がございます。\n・※ご自宅のインターネット環境 、視聴環境に伴う不具合に関しては、主催者は責任を 負いかねます。\n・配信トラブル時のアナウンスはTwitt erよりイベントハッシュタグをつけて行います。\n・配 信映像の商用利用や無断転載は禁止とさせていただき ます。\n主催NABLAS株式会社について\n当社、NABLAS株式会 社は東京大学発のベンチャー企業であり、AI人材教育 ・育成機関、そして最先端のAI技術、特にDeep Learning技 術を活用したソリューションを提供するAI総合研究所 です。\nAI人材育成事業では、東京大学で開発したAI人 材教育コンテンツと当社でアップデートしたコンテン ツを学習環境iLect Systemと共に、AI人材育成サービスと して提供しています。\nR＆D事業では、AI技術の導入・ 開発など技術面でのサービス提供を行なっています。A I技術の社会実装を様々な形で実現し、人・テクノロジ ー・社会問題を繋げ、人が人らしく生きられる社会の 実現へ貢献していきます。\n■個人情報の取り扱い\n本 イベントに参加する際は下記個人情報の取り扱いに同 意の上、お申込みください。\nNABLAS株式会社 プライバ シーポリシー\n\n📌iLect\n\n\n\nhttps://www.ilect.net\nNABLAS社 が運営するAI人材育成・人材開発サービスのブランド です。\n国内最高水準の講師陣、東京大学から正式に ライセンスを受けている教育プログラム、AIに関する 先端的な研究に従事するスタッフが中心となったサポ ート体制など、特色のある講座を提供しています。\n 講義内で実施する演習には、独自に開発したプログラ ミング環境iLect Systemをご利用いただきます。Webブラウ ザ上からアクセス可能なGPU環境を利用できるため、事 前の環境構築は不要です。より高い精度のAIモデルを 目指して作りながら、実践的な技術やテクニックを学 べる仕組みを整えています。 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/935680?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR