テキストの内容が概観できるように簡単な解説を行います。基本的な内容からある程度最新の話題までをざっくり俯瞰します。参加が難しい方は基本的にはテキストにまとまっていますので、上記をご確認いただけたら十分だと思います。参加費もそれなりなので、この辺は自己判断いただけたらと思います。途中5分ほどの休憩を設ける予定です。15:50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。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。・PythonについてはJupyterを動かすことができるレベルはあると聞きやすいと思います。↓事前知識に自信のない方は下記を先にご確認の上ご参加いただくようお願いします。https://lib-arts.booth.pm/items/1655815https://lib-arts.booth.pm/items/1834866https://lib-arts.booth.pm/items/1847458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8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、2,000名ほど。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。・領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします定員6名(若干ハンズオンも入りますので増枠はしません。話が早かったり難しかったりなどはあると思うので、なるべく下記を元に予習してきていただけたらスムーズだと思います。こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。イベントをはじめようグループを作れば、無料で誰でもイベントページが作成できます。