自然言語処理、deeplearning、ディープラーニング、LSTM、深層学習、RNN、DL4J、

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自然言語処理、deeplearning、ディープラーニング、LSTM、深層学習、RNN、DL4J、

★システム統合、アプリケーションやビッグデータ基盤との連携etc・・・実装と運用面を意識し、効率的なDeepLearning開発をJavaで行う為には?
★本セミナーでは、深層学習/自然言語処理の基礎知識から、開発にJavaを用いるメリット、フレームワークを用いた各種言語処理技術までをハンズオン形式で学べます。

Javaで行うディープラーニング/自然言語処理
〜 deeplearning4jの活用・文書の意味理解・自然言語処理の応用 〜
【ハンズオンセミナー】

講師

スカイマインド株式会社 本橋和貴 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
2017年 東京工業大学 理工学研究科 基礎物理学専攻 博士後期課程 修了
2017年 ソフトバンク株式会社入社 Chief Scientist室にてディープラーニング等を利用した自走式ロボットアプリケーション開発に従事
2018年 ソフトバンク株式会社にてディープラーニング分野のTechnical Meisterに任命
2019年 スカイマインド株式会社入社 ディープラーニングエンジニアとして従事

■専門および得意な分野・研究:
高エネルギー物理学実験・実験データ分析、Python/Javaを用いたディープラーニングアプリケーション開発・デプロイ

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年10月9日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名50,000円+税(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料1名28,500円+税となります→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


 <実習用PCに関するご注意>
 セミナーで使用するPCは弊社にてご用意致します。
 お手持ちのPCを希望される方は弊社までお問い合わせ下さい。
 ※持ち込みによる値引きはございません。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
 2012年の画像認識コンペで圧勝したグループがディープラーニングを用いていたことから、昨今のディープラーニングブームが始まりました。人工的なニューロンを多数多層重ねることで、画像などの入力データの特徴をうまく抽出することが可能となっています。ディープラーニングのこの性質は特に画像認識の領域で非常にパワフルですが、その他も自然言語処理、音声認識、言語翻訳、データの生成など幅広い分野に応用されています。
 ディープラーニングは一般に完成するまで性能がわからないため、特に研究開発の領域ではトライアンドエラーがしやすいPythonが主な開発言語として用いられています。しかし、基幹系システムとの統合やAndroidなどのアプリケーション、Hadoop/SparkなどのJVM言語で作成されたビッグデータ基盤との効率的な連携を考えるとJavaを用いた方が良いケースも多々考えられます。本講座ではJava/Scalaのためのディープラーニング開発フレームワークdeeplearning4j(DL4J)を用いた開発について理解してもらいます。

■ご講演中のキーワード
・ディープラーニング
・深層学習
・deeplearning4j
・DL4J
・自然言語処理

■受講対象者
・ ディープラーニングに興味がある方
・ Javaエンジニアの方
・ ディープラーニングの実運用に興味がある方

■必要な予備知識
・Javaの基礎知識
・深層学習の概要

■本セミナーで習得できること
・ディープラーニングの基礎知識
・deeplearning4jを用いたディープラーニングモデルの開発方法
・自然言語処理の基礎知識

セミナー内容

1. 機械学習と深層学習の導入
 1) AI・機械学習・深層学習の関係
 2) 機械学習の分類・目的に応じた手法の選定
 3) 深層学習の推論のワークフロー
 4) 深層学習の訓練のワークフロー
 5) ニューラルネットワークの構成要素
 6) 損失関数
 7) 確率的勾配降下法
 8) 教師あり学習の評価指標
 9)
【deeplearning4jによる演習】:全結合ニューラルネットワークの学習

2. リカレントニューラルネットワーク(RNN)の基礎
 1) 時系列データのモデル化
 2) 一般的なRNNのアーキテクチャー
 3) LSTMの基礎
 4) 一般的なRNNの利用方法


3. ディープラーニングと自然言語処理
 1) ニューラル言語モデル
 2)
【deeplearning4jによる演習】:LSTMを用いた文書生成
 3) 分布仮説と単語の埋め込み表現
 4)
【deeplearning4jによる演習】:Word2Vec、Doc2Vecの学習
 5)
【deeplearning4jによる演習】:文書分類
 6) 効率的学習&精度向上のためのテクニック
    〜入力揺らぎ対策、Attentionの考え方、コーパスの活用
 7) Javaを用いたディープラーニングモデルのデプロイ

セミナー番号:AC1910A2

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