【RNN,LSTM実用】seq2seq入門

概要

本講座はRNN、LSTMの応用例の一つであるseq2seqのハンズオン形式での入門を提供いたします。

seq2seqは機械翻訳・音声認識・文章生成などにおいて核となる技術の一つです。seq2seqの仕組みを理解することで、AIに文章を書かせたり、自動で翻訳をしたりなど、多くのワクワクするようなアプリケーションを構築することができます。

本講座は、PythonとPytorchでseq2seq実装し、機械翻訳の一連の流れを体感していただきます。「RNNを勉強したので活用したいという方」や「系列データの変換に興味がある方」にとって最初のとっかかりを掴む上で非常にオススメな内容となっております。

【seq2seqとは？】
seq2seqは時系列データを別の時系列データに変換する際に使われる非常にパワフルなモデルです。時系列データとは、データの順番に意味があるデータを指します。そして、世界は多くの時系列データであふれています。例えば音声データ・動画データ・言語データ、株価の推移データは全て時系列のデータです。
「音声データを言語データに変換する」、「日本語文章を英語文章に変換する」、「質問文を答え文に変換する」などのタスクにおいてはSeq2Seqの考え方が非常に頻繁に利用されています。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
必須条件

・ニューラルネットワークが動作する基本的なメカニズムの理解
・単純なニューラルネットワークでも実装した経験（フレームワーク不問）

推奨条件

・RNN,LSTMに対する知識や実装経験
・Pytorchの使用経験

※本講座はプログラミング言語のPython3とライブラリのPytorchを用いて進行します。事前に自分のPCにインストールしてご持参ください。

この講座で得られること

・seq2seq2の動作メカニズムへの理解と実装経験
・RNN,LSTMを実用することで得られるより深い理解
・Pytorchでの深層学習の書き方
・時系列データの扱いに対する知見

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

カリキュラム

• 理論編
  • seq2seqとは？
  • 応用事例紹介
  • 系列を扱う手法
  • エンコーダとデコーダ
  • LSTMについて
• 実装編
  • 前処理(単語分割・語彙構築)
  • エンコーダの実装
  • デコーダの実装
  • beam-search
• 学習と推論
• まとめ
• 派生モデルの紹介
  • attention・多層化など
• 参考書籍・論文紹介

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・RNN,LSTMで実用的なモデルを作りたい方
・時系列データの扱いに興味のある方
・seq2seqに興味のある方
・Pytorchを使いたい方や使ってる方

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。
・numpy
・Pytorch

講師

大谷拓海
東京工業大学大学院で自然言語処理の研究に従事。2016年未踏スーパークリエータ/2018年未踏アドバンスト事業採択。また、Web系サーバサイド、iOS/Androidアプリから機械学習まで幅広く開発している。研究ではニューラルベースの機械翻訳モデルを主に扱っている。好きな言語はTypeScript。

崔一鳴
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R言語、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、東京工業大学大学院で深層学習を用いた自然言語処理の研究をしている。また、PythonやR言語を使って都内私立大学医学部や外資系保険会社でデータ分析業務に従事。

持ち物

・Python3,numpy,Pytorchをインストール済みのPC(windows Mac)

※講座では「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧めします。

参加費

前払い
4500円

※前払いの方で、やむを得ずキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。

当日現金払い
5000円（受付時にお支払いください）

二回目の参加の方
無料

※当講座は二回目のご参加に関しては無料で受け付けております。一回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするためのものです。是非ご利用ください。

領収書について

前払いの方
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての領収書発行は行えません)

当日払いの方
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。