Python+Janome+gensim で学ぶ自然言語処理入門

自然言語処理の基本となる形態素解析から、実務で用いやすいtf-idfやWord2Vecまでの
仕組みの説明と実際にサンプルコードを用いたハンズオンを行います。
また、深層学習（Deep Learning）の言語処理への適用に関しても簡単な概要について
説明させていただきます。

※ 別媒体の募集も加えると会場定員がオーバーしそうなため、10/19（木）に別日程
設けました。
https://skillupai.connpass.com/event/68699/
これからお申込みいただく方でご都合つく方はなるべく10/19にお申込みいただけますと
大変嬉しいです。
（現時点でお申込みいただいている方は逆に減ってしまってもよくないので、そのままに
しておいていただければ嬉しいです）

・自然言語処理の基本にあたる形態素解析について理解し、Janomeを用いた使い方が分かります
・実案件で用いられることの多い、tf-idfやWord2Vecの理論やサンプルコードについて理解できます
・深層学習（Deep Learning）を用いた最新の開発の状況のトレンド

10/17(火)
受付：19:00〜19:30
勉強会：19:30〜21:30

株式会社医薬情報ネット様に会場をお借りすることになりました。直接５Fまでお上がりください。
東京都港区赤坂 1-11-28 ユニゾ赤坂1丁目ビル 5F

東京メトロ銀座線・南北線「溜池山王」駅 13番出口 徒歩2分
東京メトロ南北線 「六本木一丁目駅」 3番出口より徒歩6分
東京メトロ千代田線 「赤坂駅」 2番出口より徒歩10分

http://www.pin-japan.com/company/

・自然言語処理概論（30分）
　　機械学習における言語の扱い方
　　形態素解析とは
　　様々な形態素解析ライブラリの紹介
　　形態素解析の分かち書きの仕組み
　　tf-idfに関して
　　Word2Vecに関して

・Python+Janomeを用いたハンズオン（30分）

・tf-idf, Word2Vecのサンプルコードを用いたハンズオン（30分）

・深層学習（Deep Learning）を用いた最新の開発の状況のトレンド（30分）
　　http://www.kspub.co.jp/book/detail/1529243.html
　　を中心にDeep Learningの自然言語処理への適用について概要をお話しします。

※講座内容は若干変更となる場合があります
※切りのいいところで5分ほど休憩時間を設けます

プログラミング経験者
実務で自然言語処理を活用したい方
自然言語処理を用いた人工知能系のプロジェクトに興味がある方

Jupyter Notebookを使うのでダウンロードをイベント前日までにお願いします  
(Anacondaでのダウンロードがおすすめです)。

※
当日だと回線が混み合い、ダウンロードが重くなるケースもあるので、Janome・gensim・scikit-learn
は事前インストールをお願いします。コンソールで、
・pip install janome
を実行するなどで簡単にダウンロードが可能です。

前払い4,500円、当日払い5,000円

※ 領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。

・勉強会内容の撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
・個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。