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【中級者向け】実務で生かすための自然言語処理の実装 #1

イベント内容

内容概要

言語処理の入門編に出ていただいた方から、より応用的な実装の話を聞きたいというお声を
いただきましたため、企画させていただきました。

入門編では形態素解析、BoWtf-idfWord2Vecなどについて解説とコードの動作を行なって
いただきましたが、中級編ではcos類似度による文書類似度、ネガポジ分析、共起ネットワーク、
などの応用的なトピックの実装面について取り扱えればと思います。
(全体分量見て余裕がありそうなら、LDAなどのトピックモデルについても取り扱えればと
思います)
理論やコードの解説だけでなく、実務でどう応用できそうかも加えてお話ができればと思います。

入門編の知識が前提となりますので、形態素解析、BoWtf-idfWord2Vecなどについて知りたい
方は下記と合わせての参加をよろしくお願いいたします。

Python+Janome+gensim で学ぶ自然言語処理入門

身につく内容

cos類似度による文書類似度の仕組みと実装について理解できます
・ネガポジ分析の仕組みと実装について理解できます
・共起分析の仕組みと実装について理解できます

開催日程

4/15()
受付:15:2015:30
講義:15:3017:30

会場

水道橋駅、神保町駅周辺
(詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。)

カリキュラム

・イントロダクション
  入門編での復習(BoWtf-idfWord2Vecなど)
  文書類似度、ネガポジ分析、共起ネットワークなどの概要

・文書類似度に関して
  文書類似度を用いるシチュエーション
  文書類似度の仕組み
  文書類似度の実装  etc

・ネガポジ分析に関して
  ネガポジ分析を用いるシチュエーション
  ネガポジ分析の仕組み
  ネガポジ分析の実装  etc

・ネットワーク分析に関して
  ネットワーク分析を用いるシチュエーション
  ネットワーク分析の仕組み
  ネットワーク分析の実装  etc

・プラスα
  

※内容は若干変更となる場合があります

対象者

・高校数学は大体は把握している方
把握されていない方は下記を先にご検討ください。
高校数学の演習で理解する機械学習の基本

・プログラミングの基礎がわかる方(PythonでFizzBuzz問題が解ける方)
わからない方は下記を先にご検討ください。
Python+Jupyterで学ぶ機械学習プログラミング

・自然言語処理の基本ついて理解されている方
自信のない方は下記を先にご検討ください。
Python+Janome+gensim で学ぶ自然言語処理入門

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

当日のお持物

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

費用

12,000/2h(法人、領収書発行が必要な方。)
8,000/2h(それ以外)

当日までの事前準備

Python+Anaconda付随のライブラリ+TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
(具体的にはNumPy、scikit-learn、Jupyter、TensorFlowの動作確認をしてきていただければと思います)
インストールがわからない方は、下記勉強会でプログラミング未経験者向けのフォローアップを
開催しておりますので、こちらに先にご参加いただければと思います。
Python+Jupyterで学ぶ機械学習プログラミング

また、下記の二つの内容は大体理解できている前提でお願いいたします。わからない方は該当の会の参加の
検討をお願いいたします。
高校数学の演習で理解する機械学習の基本

領収書

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。
(領収証発行の際は法人とみなしますので追加で4,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。)

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。