現場で使える自然言語処理 基礎講座

現場で使える自然言語処理 基礎講座

深層学習による自然言語処理に至るまでの歴史を概観し、最重要技術をPythonによる実装を通じて理解する。

基礎編では、様々な手法に共通する「離散的である単語列をベクトル空間に埋め込み、自然言語の意味計算を行う」と言った、昨今の自然言語処理の核となる考え方を解説し、ハンズオンでそれぞれの概念の理解を試みます。

講座で得られるスキル

  • 自然言語処理の根本の考え方を理解し、新しい技術を自らキャッチアップできるようになる
  • 仕事で必要とされる基本的な自然言語処理タスクの実装スキル

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


推奨スキル

講座の特長

  • 時代やタスクに依らない普遍的な自然言語処理の考え方を習得
  • 教科書にはない最新フレームワークを活用した実装スキルをハンズオンでマスター
  • NLP開発経験豊富な現場のスペシャリストが講師

講座概要

講座名 現場で使える自然言語処理基礎
受講スタイル オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。
講座時間 動画講義6時間
料金 33,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 対面講義の撮影動画
  2. 講座資料
備考 請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。

お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
見積り請求

※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

NLPとは

  • NLPのタスク
  • NLPの困難と現代的手法
  • ビジネスへの応用例
  • この講座でやること/やらないこと

デモ用データセット: livedoorニュースコーパス

  • 概要説明
  • [Notebook] データのダウンロードと下準備
  • [Notebook] EDA

形態素解析

  • 概要/理論
  • 実装上のツール

Bag of Words

  • 概要説明
  • [Notebook] BagOfWordsを利用したモデルの実装

PyTorch

  • [Notebook] PyTorchチュートリアル
  • [Notebook] torchtextチュートリアル
  • [Notebook] PyTorchを用いてBagOfWordsモデル実装

Word2Vec

  • 概要説明
  • [Notebook] Word2Vecを触ってみる
  • [Notebook] Word2Vecを利用したモデルの実装

BERT

  • 概要
   - Tokenizer
   - Model Architecture
   - BERT BASEとBERT LARGE
   - Pre-training
  • 背景
  • 応用
  • [Notebook] 訓練済みBERTモデルを触ってみる
  • [Notebook] 訓練済みBERTモデルを用いたモデル実装

GCP AutoML

  • 現在できること
  • 応用

 

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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お問い合わせ

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

オンライン講座

随時お申し込み可能です。お支払い確認後、3営業日以内に講義動画の視聴方法をご案内いたします。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間です。

講師紹介

    • 松田 亮

      松田 亮

      東京大学理学部物理学科卒。東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。Kaggleマスター。現在は多サービスを提供する企業にて主に機械学習システムの開発を行う。画像・自然言語処理を用いたデータ分析・生成系プロジェクトに取り組んでいる。

ご案内

PCの動作環境

MacOSX 10.9 以上
Windows 8以上(64bit必須)
メモリ4GB以上
※4GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。

事前準備

Docker、docker-composeをインストールし、
“docker version” と “docker-compose version” が動くことを確認しておいてください。

※基本的なdockerの使い方の知識が推奨ですが、必須ではありません。

FAQ

領収書・請求書などの発行は可能ですか?

本講座は、請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。

動画の視聴期限はいつまでですか?

動画共有日から1年間です。

講座共通のFAQ

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更新日:2021.06.15

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