
Transformer は2017年に提案されて以降、自然言語処理を飛躍的に発展させました。Transformer で提案された諸概念は、自然言語処理のみならず様々な分野においても多大な影響を与えています。その影響は画像認識においても同様であり、2021年には「画像認識のための Transformer」として Vision Transformer (ViT) が提案されました。
今回のスキルアップAIキャンプでは、ViTの概要と PyTorch によって事前学習済みモデルをファインチューニングする方法をご紹介します。
プログラム概要
- Vision Transformer とは?
- Vision Transformer の応用事例
- Vision Transformer の入力|画像のパッチ化
- Vision Transformer の構成要素|エンコーダブロック
- Vision Transformer の事前学習
- ハンズオン|PyTorch による Vision Transformer のファインチューニング
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社/斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。
開催概要
日時
2023年1月25日(水)19:30~21:00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。