仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。door)FCFS0/3Description内容概要https://ml-for-experts.connpass.com/event/159426/上記のセミナーの分量が多くなり過ぎて2時間で取り扱えなくなったので、二つに分けて実施していきます。今回は前編ということで、Transformerにおいて用いられている中でなかなか理解がしづらいself-attentionの内容を中心に研究トレンドの把握を行ったのちに、BERTの実装などを見て中身を理解していきます。後編は下記で実施しますので、BERT以後の研究トレンドにご興味おありの方は下記もご検討いただけますと嬉しいです。途中5分ほどの休憩を設ける予定です。15:45より前の入室は原則としてお断りします。下記を元にサンプルのrun_classifier.pyを実行と公式実装の簡単な解説を行います。個別フォローは行いません。理解を優先いただけたらと思います。全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は内容踏まえて変更する可能性があります。以下進行にあたっての参考記事です。言語処理の基本の理解を前提としますので、下記の記事の内容を把握しているものとして進行します。電子書籍形式の方が良い方は下記よりご購入いただけます!https://note.mu/lib_arts/n/n29437a435a8d講師プロフィール東大工学部卒。データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。希望者は下記の公式を元に実行まで行っていただけたらと思いますので、環境の構築と事前学習モデルのダウンロードまで準備として行ってきていただけるとスムーズです。https://github.com/google-research/bertPython環境(3.6系推奨)とTensorFlow(1.12.0で動作確認取ってますが、公式だと1.11.0でテスト済みとされています)のインストールとpre-trainedモデル(uncased_L-12_H-768_A-12.zip)をダウンロードをお願いします。回線混み合わなければその場でダウンロードも可です。↓事前学習モデルのリンク(約400MB)https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip(話の分量自体多く解説がメインなので、こちらの準備ではマストではありません)また下記のスクリプトを用いてGLUEのデータもダウンロードしておいてください。https://gist.github.com/W4ngatang/60c2bdb54d156a41194446737ce03e2e関連分野について事前知識が欲しい方は「深層学習による自然言語処理」が非常に良い本なので、こちらに軽く目を通した上での参加を推奨します。(1,3,5章中心に読むのが良いと思います。関連セミナー(19/5/7、5/28、6/16、7/16、8/6、8/18、9/9、10/8、11/11、12/11、20/1/15)の参加者の方は3,000円とします。領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします定員8名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません。)ご参加にあたってのお願い無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。ご協力のほど、よろしくお願いいたします。