現場で使える自然言語処理基礎

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。

スマートスピーカーの普及や音声認識の精度向上など、ディープラーニングに基づく自然言語処理(NLP)による様々なタスクでの実用レベルの達成を受けて、自然言語処理のビジネス活用の機運が高まっています。

しかし、これらの実用レベルの達成がGAFAをはじめとしたビックテックによって行われてきた一方、大量のテキスト情報を有する個社レベルにおいては、自然言語処理の技術が十分に理解・活用されているとは言えない状況です。

そこで本講座では、伝統的な手法から最先端手法(word2vec,RNN,Transfomer,BERT)までを幅広く取り上げ、それらに共通する昨今の自然言語処理の核となる考え方を解説、様々な立場で仕事で役立つ自然言語処理の考え方を身に付けることを目的としています。

講座は2パートで構成されています。
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。

実践編では、より理解を深めるため、理論と合わせてPython、Pytorchによる主要技術の実装も合わせて詳説していきます。さらに、ビジネスへの応用を想定した実践的な課題を用い、これらの理論と実装に関するスキルを実務へ応用できる力も身に付けていただけます。
※実践編は2020年5月頃に開講予定。