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。

• 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

必須スキル

• Pythonライブラリ Pandas/NumPy/scikit-learn/Matplotlibが扱える(機械学習のためのPython入門講座 相当)
• 線形代数/微分/確率統計の基本知識( 機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 相当)
• 機械学習の基礎知識( 現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 相当)

推奨スキル

• ディープラーニングの基礎知識( 現場で使えるディープラーニング基礎講座 相当)

• 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	対面講義の撮影動画 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。

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。

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。

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。

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