BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:自然言語処理を体系的に学べる講座【全4回】 X-WR-CALNAME:自然言語処理を体系的に学べる講座【全4回】 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:706049@techplay.jp SUMMARY:自然言語処理を体系的に学べる講座【全4回】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181128T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181128T220000 DTSTAMP:20260420T110905Z CREATED:20181031T110454Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70604 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n自然言語処 理を体系的に学べる講座\n\n日程\n\n11月28日(水)　19:00~22 :00\n12月 5日(水)　19:00~22:00\n12月12日(水)　19:00~22:00\n12月 19日(水)　19:00~22:00\n\n※講座の動画を復習用に撮ります 。もし参加できない日程がございましても、後ほど共 有するようにいたしますので、ご安心ください。\n\n概 要\n\n「日本語における自然言語処理を体系的に理解し て、実務に活かしたい」という方を対象に本講座を開 講いたします！講座内では、基本的な前処理から、単 語や文章をどのように扱うかについての理論と実装ま でを取り扱います。実装はPython3を用いてハンズオン形 式で行いますので、PCの持参をお願いいたします。\n\n 本講座の特徴は\n・基礎から丁寧にわかりやすく\n・使 用する手法の理論を人に説明できるようになっていた だく\n・実用レベルで実装できるようになっていただ く（Pythonを使います）\n・理論だけでなく、システム にどのように組み込むかをできるだけ想像しやすくお 伝えする\n・チャットアプリケーション(slack)における 質問サポート(初回講座から最終講座終了後1週間)\n※ 質問内容は講座と関連する内容に限ります。\n・動画 で復習が可能\nというものです。\n\n希望者には、受講 後に試験問題を解いていただき、一定の点数を超える ことで本講座を修了したという証明書を当社で発行い たします。\n\n講座を通じて得られること\n\n・日本語 自然言語処理における前処理(データ加工)手法の習得\n ・ニューラルネットワーク・深層学習が自然言語処理 のどのような部分に応用されているかを体得\n・単語 の意味解析・文章の分類手法の全体像の把握\n・word2vec の原理の理解と実装\n・doc2vecの原理の理解と実装\n・ トピックモデルの原理の理解と実装\n・自然言語処理 を自社システムでどのように導入するかのイメージ\n\n カリキュラム\n\n【第一回】 Pythonを用いた自然言語処 理の基礎の基礎\n\n11月28日(水)　19:00~22:00\n目的：日本 語自然言語処理における前処理の基本的な技法を知り 、Pythonで実装できるようになる。\n\n\nファイル操作\n 形態素解析\n新語辞書の登録方法\nデータのクリーニン グ\n言語データの作成\n\n\n【第二回】単語の意味解析\n \n12月 5日(水)　19:00~22:00\n目的：単語をベクトルに変換 する手法を理解し、単語の意味を抽出できるようにな る\n\n・単語の分散表現\n・単語の類似度\n・分散表現 の実装\n・単語分散表現を用いた機械学習\n・word2vecを 用いた分散表現基礎\n\n【第三回】word2vecの理論と実装 と応用\n\n12月12日(水)　19:00~22:00\n目的：word2vecに対する より深い理解をし、高度な意味解析を体得する\n\n・wor d2vecの理論(CBOWとskip-gram)\n・word2vecの学習方法と適用\n ・word2vecを利用する際の注意点\n・word2vecを用いた応用 事例の紹介\n\n【第四回】文章分類\n\n12月19日(水)　19:00 ~22:00\n目的：トピックモデルや深層学習を用いた文章 分類を理論ベースで理解し、実装できるようになる\n\n ・文章のベクトル化と様々な文章分類\n・トピックモ デルを利用した文章分類の紹介と実装\n・Doc2Vecを用い た文章分類の紹介と実装\n・RNN\,LSTMを利用した文章分 類の紹介\n・システム化に向けたテクニック\n\n\n※ 当 日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がござ います。\n\nこんな人にオススメ\n\n・Pythonのfor文\,if文 など基本的な文法を理解している方\n・自然言語処理 を体型的に学びたい方\n・自社システムに自然言語処 理のシステムを導入したい方\n・自然言語処理の基礎 をマスターし、キャリアアップに繋げたい方\n\n受講す るにあたっての前提基礎知識\n\n【必須】\n・Python3の基 本的な文法（リスト\,辞書\,if文\,for文\,関数)とデータ 分析ライブラリpandas\,numpyの理解\n理解に不安がある方 は下記の講座を受講していただくか、ご自身で学習を お願いいたします。プログラムを書きながらの実戦形 式で進めていきますので、プログラミング力はあれば あるほど理解が促進されます。\n・【初心者歓迎】Pytho n文法入門\n・Pythonデータ分析入門\n・Pythonデータ可視 化・Numpy入門\n\n\n\n【推奨】\n・中学レベルの数学と一 部統計学の知識があるとなおよし。\n随所に数式が登 場します。できるだけ噛み砕いて説明するようにいた しますが、数式への抵抗をなくして臨んだ方がより理 解が促進されます。下記講座で統計学の基礎から中級 レベルまでを網羅しておりますので、関心のある方は 是非受講をご検討ください\nレベル1：統計学超入門【 超基礎編】（ゼロ〜統計検定3級合格レベルまで\nレベ ル2：統計学入門【確率変数・確率分布編】（統計検定 2級合格レベル）\nレベル3：統計学入門【推定・仮説検 定編】（統計検定2級合格レベル）\nレベル4：統計学入 門【ベイズ・回帰・分割表解析編】（統計検定2級合格 レベル）\n\n事前準備\n\nPython3のインストールをお願い いたします。\nまた、以下のパッケージを当講座では 利用します。当日までに動作確認をお願いいたします 。\n・mecab-python3\n・sklearn\n・numpy\n・beautifulsoup4\n・gensim \n・pandas\n・mojimoji\n\nPythonのインストール、パッケージ の導入方法についてご不明点あれば、可能な範囲で対 応いたしますので、info@to-kei.netまでご連絡ください。\ n\n講師\n\n大川遥平\n全人類がわかる統計学の管理人。 大学にて統計学を専攻。サイトでは確率分布の記事や サイトデザインを中心に担当。現在は、筑波大学大学 院にて自然言語処理の研究に従事。その一方で、Python を用いたSEO対策用Webアプリケーションを構築、大手電 機メーカーと共同でGANを使ったシステム作成などの活 動をしている。\n\n崔一鳴\n全人類がわかる統計学の管 理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R言語 、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は 、東京工業大学大学院で深層学習を用いた自然言語処 理の研究をしている。また、PythonやR言語を使って都内 私立大学医学部や外資系保険会社でデータ分析業務に 従事。\n\n\n持ち物\n\n・Python3の実行環境をインストー ル済みのPC(windows Mac)\n※インストールでお困りの方はin fo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応 致します。\n\n※講座では「jupyter notebook」を使います 。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお 勧めします。\n\n参加費\n\n前払い\n45000円\n\n※前払いの 方で、やむを得ずキャンセルされる場合は、開催初日 の7日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引 いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをでき ませんのでご注意ください。\n\n領収書について\n\n決 済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPayp alの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご 覧ください。それらが領収書の代わりとなります。ま た、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書 としてご利用いただけます。（当社より重複しての領 収書発行は行えません)\n\n受付・入場時間\n\n開始の15 分前から\n\n※なるべく5分前までにお入りください。\n ※途中参加も可能です。\n\nお問い合わせ\n\nイベント に関するお問い合わせは
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