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データサイエンス基礎講座2020

ディープラーニング・自然言語処理編1

NLPで利用されるディープラーニング技術word2vec、LSTM、BERTの解説
2020年7月8日（水）10:00～18:00
本セミナーは登録受付を終了しました。

授業の構成

【ディープラーニングを利用した自然言語処理入門】
  • テーマ：word2vecによる分散表現の構築と利用
    自然言語処理システムでは単語を何らかの形でベクトル化する必要があります。従来は、one hot vectorを基本にした高次元疎なベクトルで表現していましたが、ディープラーニングのword2vecと呼ばれる手法により単語を低次元密なベクトルで表現できるようになりました。これが分散表現です。現在、単語のベクトル化には分散表現が使われるのが標準です。
  • テーマ：LSTMによる系列データの解析
    ディープラーニングの中で時系列データを扱うのが LSTM です。テキストは単語が時系列的に出現したものと見なせるので、LSTM は自然言語処理の様々なタスクに利用されます。ここでは系列ラベリング問題を LSTM で解く方法を中心に解説します。
  • テーマ：BERT入門
    Googleが2018年10月に発表したBERTは高性能な事前学習モデルです。BERTを用いることで、多くの自然言語処理のタスクのSOTAが向上しました。ここではBERTの要素技術としてのSelf-AttentionとMulti-head Attentionを中心にしてBERT モデルを解説し、その利用方法を示します。いくつかのデモシステムをお見せします。
  • ※通常の「データサイエンス基礎講座」とは異なり、各種スキル・経験を要する「中級編」として実施いたします。受講対象の要件を参照の上、受講を希望下さい。

タイムテーブル

7月8日（水）

10:00～13:00（180分）
  • ディープラーニングの概観
  • 自然言語処理で利用されるディープラーニング技術
  1. word2vec（分散表現）
  2. LSTM（時系列解析）
14:00～18:00（240分）
  • BERTの基礎
  1. Self-Attention
  2. Multi-head Attention
  3. Masked Language Model/Next Sentence Prediction
  4. BERTモデル
  5. 公開済み BERT モデル

  • BERTの利用
  1. Feature-base の利用と Fine-tuning の利用
  2. 単文入力のタスクと文対入力のタスク
  3. GLUE
  4. デモ：「意味解析」（質問応答）・「含意関係判定」等々
  • ※講義・演習指導の60分から120分前後で、随時の休息が入ります。
  • ※講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。

開催概要

セミナー名 データサイエンス基礎講座2020＜ディープラーニング・自然言語処理編1＞
開催日時 2020年7月8日（水）10:00～18:00
会場 オンライン講座
主催 株式会社インプレス
協力 茨城大学
特別協力 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
参加対象
  • AIやディープラーニングのビジネス活用を検討している方
  • スタートアップ企業の経営者、生産技術系の技術者、事業責任者、新規事業担当者
  • ユーザ企業のシステム企画・開発部門、データ戦略部門、調査部門
  • サービスプロバイダー/ITベンダー等

受講に際しての留意事項

  • 大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している、または事前に予習復習・学習していること
  • 統計/機械学習について勉強または経験した事がある
  • Python/Rの基本文法を理解している（またはオジュジェクト言語（Java等）の経験を有すること）
受講料 88,000円（税込）
お問い合わせ先 株式会社インプレス セミナー事務局（担当：石川義貴）
E-mail：jimukyoku@impress.co.jp
受付時間　10:00〜18:00（土・日・祝日を除く）
定員 30名（最少開講人数15名）
※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。
注意事項
  • 受講票は2020年6月22日（月）以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
  • 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。事前に事務局へお知らせください。
  • ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
  • イベントという商品の特性上、6月24日（水）以降のキャンセルは、参加料未納の場合においても【キャンセルフィ100％】となり、お支払いただきます。
  • 参加者様のご都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
  • 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、開催3日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
  • 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費（航空券含む）や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
  • 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。
重要事項

今回のセミナーでは、WEBセミナシステム「Zoom」を利用します。
Zoomを利用できる環境を準備できる事が必須となります。
加えて、演習時には、操作しやすい環境（見やすいディスプレイサイズやサブディスプレイ等々）のご用意を推奨いたします。

※通信が安定しているネットワーク環境（Wi-Fi等）での接続をお勧めいたします。
また、受講可となった方にのみ、後日受講用URL、ID、パスワード等をメールでご連絡いたします。

＜注意及び禁止事項等＞

  1. 受講対象に記された条件を満たす方のみ、受講可能です。条件に満たない方の受講については厳禁といたします。
  2. 事前の連絡無しに、お申込みされたご本人以外の方が受講することはできません。
  3. 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
  4. 講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。
  5. 上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。

※＜ディープラーニング・自然言語処理編2＞は演習形式ですので、使用するPCには以下の要件があります。

  • OSは、Windows 10あるいはLinux
  • 何らかのテキストエディタ（Emacs、秀丸、EmEditorなど）
  • Python 3.7のAnaconda (https://www.anaconda.com/distribution/)
  • PyTorch 1.4 (https://pytorch.org/get-started/locally/)
    CUDAはGUPがあってもcudaをインストールできていなければ、Noneを選択してインストールして下さい
  • Transformersのライブラリは以下のサイトを参照して、インストールしてください。
    https://github.com/huggingface/transformers
    通常は、単にpip install transformersでインストールできます
  • その他必要なファイルはダウンロードサイトを用意しておきますので、そこからダウンロードして下さい

インプレスセミナーについて

インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月から「データサイエンス講座」として実施してまいりました。

現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」（Scrum基礎講座、AWS Lambda実践編、Kubernetes基礎実践編 等）など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、延べ2,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を受けています。

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