BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Pre-trained Model #03】ゼロショット学習を徹底 解説 ハンズオン X-WR-CALNAME:【Pre-trained Model #03】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:938010@techplay.jp SUMMARY:【Pre-trained Model #03】ゼロショット学習を徹底解説 ハンズオン DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240313T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240313T210000 DTSTAMP:20260517T214027Z CREATED:20240306T143404Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93801 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概 要\n【Pre-trained Model #03】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\n ３回に渡りお届けした NABLab. 主催【Pre-trained Model #03】 勉強会の最終回です！\n前回の【プロンプトエンジニ アリング】含め、約500名の方がご参加下さりたくさん の反響を頂いた勉強会です！\n\n\n#03 からのご参加でも 大丈夫です！\n\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💻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\nVALL-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 Col ab 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「Google 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\nHugging 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/ja panese-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.ipynb）\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 Competition Expert\nX：@kohe cchi\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 Lea rning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/938010?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR