プログラム概要
自然言語処理における分析環境の構築、形態素解析・データの特徴量化などに加え、ディープラーニングによる自然言語処理をカバーします。
対象者 |
AI・機械学習プロジェクトを推進する方 |
受講料 |
3名までの場合：1,500,000円（税抜）※受講人数に応じてお見積りいたします ※講座内容はカスタマイズ可能です。カスタマイズの際は別途お見積りいたします |
受講前提 |
Pythonと機械学習の基礎知識のある方 |
カリキュラム
自然言語処理
演習 |
・自然言語処理の概要
・分析環境構築
⚪︎MeCab + mecab-ipadic / mecab-ipadic-NEologd の導入
・形態素解析
⚪︎形態素解析とは
⚪︎様々な形態素解析ツール
⚪︎MeCab
⚪︎IPA品詞体系
⚪︎MeCabによる形態素解析の仕組み
⚪︎形態素解析における辞書の重要性
⚪︎ユーザー辞書の作成と適用
・自然言語データの特徴量化①
⚪︎コーパスデータについて
⚪︎one-hot vector表現
⚪︎分類問題への適用
・自然言語処理における前処理
⚪︎利用単語の制限
⚪︎テキストの正規化
・自然言語データの可視化
⚪︎Word Cloud
⚪︎PCA
⚪︎t-SNE
・自然言語データの特徴量化②
⚪︎TF-IDF
⚪︎Word Embedding
⚪︎word2vec
⚪︎word2vecモデルの学習
⚪︎word2vecの学習済みモデルの利用
・時系列データとしての自然言語
・Deep Learningを利用した自然言語処理
⚪︎ニューラルネットワーク
⚪︎誤差逆伝播法
⚪︎RNN
⚪︎勾配爆発・消失問題
⚪︎LSTM
⚪︎seq2seq
⚪︎seq2seqを利用した文章生成
⚪︎Attention
⚪︎Attention付きseq2seq
⚪︎Transformer
⚪︎BERT |
講義時間 |
３日間 ※ご要望によって、短縮版、拡大版のご提供が可能です |
