「Vision and Language」セミナー:Vision and Language、自然言語処理、深層学習、Transformer、言語モデル、Language model、基盤モデル、Foundation model
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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

〇Transformerの基本的な仕組みから始まり,画像認識やVision and Language分野における最新の研究動向について解説!

深層学習によるVision and Languageの最前線
〜Transformerの基本的な仕組みから画像認識や
Vision and Language分野における最新の研究動向について〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

東北大学 大学院情報科学研究科 助教 菅沼 雅徳 先生

講師紹介

■ご略歴:
2017年9月 横浜国立大学博士後期課程 卒業
2017年10月-2021年9月 理化学研究所AIPセンター 特別研究員
2018年10月-現在 東北大学大学院情報科学研究科 助教

■ご専門および得意な分野・研究:
画像認識
深層学習による画像と言語(Vision and Language)

日時・受講料

●日時 2022年10月7日(金) 12:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■はじめに
 Transformerの登場以来,画像認識と自然言語処理の融合領域(Vision and Language)の研究が急速に進んでおり,様々な応用がなされている.本講座では,Transformerの基本的な仕組みから始まり,画像認識やVision and Language分野における最新の研究動向について解説する.

■ご講演中のキーワード:
Vision and Language
Transformer
言語モデル(Language model)
基盤モデル(Foundation model)

■受講対象者:
・深層学習による画像認識の最新動向を把握したい方
・画像と言語の融合領域の最新動向を把握したい方
・Transformerの基礎を知りたい方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
深層学習,機械学習に関する最低限の知識

■本セミナーで習得できること:
・Transformerの基本的な知識
・画像認識,Vision and Language分野における最新の研究動向

セミナー内容

1. Vision and Languageにおける深層学習の現在
1.1 画像付き質問応答でヒトの性能を超えた
1.2 非常に高精細な画像生成も可能に
1.3 そのほか最新の研究紹介

2. Transformerの基礎
2.1 基本構成
2.2 注意機構(attention)
2.3 Encoder/Decoder
2.4 BERTによる革新
 @ BERTの基礎
 A BERTの学習方法
 B BERTの応用
2.5 GPT-3の衝撃
 @ 言語モデルの基礎
 A GPT-1/2/3の学習方法
 B GPT-1/2/3の応用(zero/few-shot learning)
2.6 Vision Transformerの基礎
 @ 基本構成
 A DeiT
 B Swin Transformer
 C そのほか最新の研究紹介

3. Vision and Languageの基礎
3.1 問題設定
3,2 よく扱われるタスクの紹介(VQA, Image captioning, Text to image generationなど)
3.3 画像特徴量の抽出(Grid/Region feature)
3.4 事前学習(Masked Language modeling, Image-Text matching)
3.3 最新の研究動向
 @ CLIPによるパラダイムシフト
 A 大量のimage/textデータを用いた事前学習
 B 言語情報を利用した画像認識
 C 最新手法の紹介

4. より現実的な応用へ〜外部知識を必要とする画像付き質問応答〜
4.1 問題設定(ベンチマークの紹介)
4.2 知識グラフを用いた方法
4.3 言語モデルを用いた方法
4.4 明示的な知識を用いた方法
4.5 最新の研究紹介

5. Vision and Languageの今後
5.1 現状の課題
5.2 今後の展望

セミナー番号:AD221046

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