BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Pre-trained Model #02】ゼロショット学習を徹底 解説 ハンズオン X-WR-CALNAME:【Pre-trained Model #02】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:937259@techplay.jp SUMMARY:【Pre-trained Model #02】ゼロショット学習を徹底解説 ハンズオン DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240306T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240306T210000 DTSTAMP:20260405T135906Z CREATED:20240228T140620Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93725 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概 要\n【Pre-trained Model #02】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#02 からのご参加でも大丈夫です！\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 Cola b 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💻こんなエンジ ニアにおすすめ\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・ 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・ 深層学習や機械学 習に興味のある開発エンジニア\n\n📖ハンズオンの内 容\n\n1章　実践編　画像分類\nCLIP/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 InstructBLIP 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\nSegment 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\nV ALL-E X の実装、解説を行います\n\n\n\n\n🚀ハンズオン事 前準備のお願い\nハンズオンではご参加頂いた皆様の 手元で Google Colab を操作、Hugging Face と OpenAI API をご利 用いただきます。\n\n【 Google Colaboratory 】\n\nGoogle アカ ウントにログインしている状態で、Google ドライブへア クセスします。\n左上の「新規」ボタンをクリックし 、メニューの中の「その他」の中の「アプリを追加」 をクリック、検索枠で「Colaboratory」を検索し、アプリ をインストールします。\nドライブ左上の「新規」ボ タンをクリックし、メニューの中の「その他」から「G oogle Colaboratory」を選択し、ファイルを立ち上げて下さ い。\n\n【 Hugging Face 】（02_image_classification.ipynb）\n\nHugg ing Face のウェブサイトにアクセスし、\n右上の Sign up ボタンからアカウントを作成します。\nアカウント作 成後、stabilityai/japanese-stable-clip-vit-l-16 のページにアク セスしてください。\nモデルのライセンス条項に対す る同意が求められますので、内容を確認した上で、同 意してください。\n\n【 OpenAI API 】（04_image_generation.ipyn b）\n\nOpenAIのアカウント登録\nAPIキーの発行\nクレジッ トカードの登録\n利用上限の設定\n※無料クレジットが 設けられておりますが、決済手段の登録が必要となっ ておりますのでご注意ください。\n\n※上記の環境が難 しい場合は、視聴のみでの参加となります。\n▶️上 記の手順をまとめたスライド \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：@rishigami_\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 Competi tion 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Twitter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。AI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/937259?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR