※ コロナ対策として、少人数の実施と、アルコール消毒・マスク着用を義務化します。
詳しくは「参加者への情報」にまとめましたので、必ず一読の上の参加をお願いします。

TransGANの論文について関連の基本的な理解も含めて簡単に解説します。

※ Transformerの理解は下記などを参照いただけたらと思います。
https://lib-arts.booth.pm/items/1655815
https://lib-arts.booth.pm/items/1834866
https://lib-arts.booth.pm/items/1847458

※ ざっくり把握したい方向けの企画のため、詳しい解説よりも大枠の把握を優先させます。

5/23（日）
受付： 17:25〜17:30
講義： 17:30〜19:00
質疑応答 etc：19:00〜19:30

※ 17:15より前の入室は原則としてお断りします。
※ 19時に中締めとし、その後30分は質疑や意見交換などの時間とします。

1. 前提の確認(50分)
　　生成モデルの基本やトレンド
　　Transformer
　　Graph Neural Network

2. Vision Transformer論文(40分)
　　論文の内容の確認やSurveyの確認を行います。
　　https://arxiv.org/abs/2102.07074

3. 質疑応答(30分)
　　基本的には1時間半で中締めとします。


※ 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。

※ 当日の内容については下記が類似しているので、参加が難しい方は下記の購入を
検討いただけたらと思います。
https://lib-arts.booth.pm/items/2741653

※ 予習をしたい方は下記を確認してきていただけると理解がスムーズだと思います。
https://lib-arts.booth.pm/items/1834866
https://www.amazon.co.jp/dp/B08JGM3JNP
https://lib-arts.booth.pm/items/1834353

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

下記の内容について、読んで理解できる方を対象とします。大体同等の難易度として進行します。
https://lib-arts.booth.pm/items/1834866
https://www.amazon.co.jp/dp/B08JGM3JNP
https://lib-arts.booth.pm/items/1834353

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。
また、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。

3,000円（2h）

※
・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

5名（増枠はしません）

予習や当日のレベル感を知りたい方は下記を予めご確認ください。
大体同等の難易度の進行となるかと思います。
https://lib-arts.booth.pm/items/2741653