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
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 |
|---|---|
| 講座時間 | 6時間 |
| 料金 | 33,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの | ■対面講座：①対面講義 ②教材 ■オンライン講座：①対面講義の撮影動画 ②教材 |
| 定員（対面） | 25名（最少催行人数10名） |
| 前提知識 |
【必須】 【推奨】 |
| 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。 |
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
- 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。
開催日程
東京オンライン
未定
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
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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。
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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。
当日の持ち物
ご自身のノートPC
※Wi-Fi環境はございますが、
会場への入場
講座開始の10分前
FAQ
申込締切はいつですか？
開催日の３日前までです。３日前までに、お支払い済みである事が確認できている必要があります。
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。
