Deep Learning for NLP サマースクール
概要
1受講者 – 1GPUサーバ
全ての受講者に一人一台の独立した仮想GPUサーバが割り当てられます．受講中は他の受講者の影響を受けることなく学習を進めることができます。
ブラウザのみ必要
必要なものはWebブラウザのみです。ブラウザを通じてGPUを利用したPythonプログラミングが可能な開発環境「iLect.net」が提供されます。クリック操作のみで演習を開始することができます。
構築済み環境
必要な全てのDeep Learning・機械学習ライブラリがインストールされ、構築済みの環境が配布されますので、すぐに学習を開始し本題に集中して取り組むことが可能です。
演習中心で効率良く短期習得
本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて，演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。
モデルの学習
Deep Learning技術では、モデルが学習する様子を観測しながらパラメータを調整することで、アプリケーションに応じたパフォーマンスの最大化を図ることが非常に重要です。この一連の流れを全ての演習で経験することで、重要な要素を身につけられます。
松尾研究室がコンテンツ作成
実践型のデータサイエンティスト育成講座およびDeep Learning講座を4年以上公開運営し、のべ千人以上の人材を育成してきた東京大学松尾研究室がコンテンツを監修・開発しました。
コンテンツ
第1回NLP概観
NLPとは, NLPにおけるDLの役割, ケーススタディ, Pytorch
第2回分散表現
分散表現, 日本語の処理, Softmaxの高速化
第3回言語モデル
言語モデル, RNN言語モデル, Seq2Seq, 可変長系列の処理, BeamSearch
第4回応用①：CNN・Attention
CNN, Attention,Transformer
第5回応用②：テキスト生成
VAE, GAN, Controllable Generation
第6回応用③：強化学習
Q学習, Policy Gradient, SeqGAN, まとめ
企画・運営
講師
スタッフ
日程
| 募集開始 | 2018/7/3（火） |
|---|---|
| 募集締切 | 2018/7/25（水） |
| 選考結果 | 2018/7/31（火） |
| 修了証発行 | 2018/10 予定 |
| 第1回 | 2018/8/31（金）13〜15時 |
|---|---|
| 第2回 | 2018/9/3（月）13〜15時 |
| 第3回 | 2018/9/7（金）13〜15時 |
| 第4回 | 2018/9/10（月）13〜15時 |
| 第5回 | 2018/9/13（木）13〜15時 |
| 第6回 | 2018/9/19（水）13〜15時 |
募集要項
- Deep Learning基礎講座もしくは同等レベルの講義を修了している、または、Deep Learningの開発・研究経験があること
- 学生であること（社会人の方はご受講いただけません）
今季の募集は締め切りました
