内容概要

初心者向けに自然言語処理の解説とハンズオンを行います。
小規模〜中規模ほどの開発のシーンでコスパの高い話題を中心に、言語処理の基本的な
考え方を絡めながら解説を行っていきます。
また、Pythonのコードを元にハンズオンも行います。

進行にあたっては、別途作成したテキストを元に行います。
https://lib-arts.booth.pm/items/1655815

事前購入いただいている方の参加費を割引きましたので、ご購入の上ご参加いただけますと
嬉しいです。
（購入なしの方も当日はテキストをお貸ししますが、持ち帰りは有料のため事前購入の方が得です。）
これを機に言語処理の基本について身につけていただけたらと思います！！

身につく内容

・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
・言語に機械学習のアルゴリズムを適用するための基本的な表現であるBoW（Bag of Words）について理解できます
・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

開催日程

・1/25（土）
受付　　　　　　：12:50〜13:00
講義＆ハンズオン：13:00〜15:00

※
途中切りの良いところで5分10分の休憩を設けます

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

カリキュラム

・自然言語処理概論
　　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を用いたハンズオン
　　形態素解析
　　tf-idf
　　Word2Vec
　　コサイン類似度と文書分類
　　ネガポジ分析
　　ネットワーク分析

・深層学習の自然言語処理への導入について
　　10分程度で軽く概要をお伝えします

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7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、1,500名以上。

対象者

・言語処理の基本的な内容について理解したい方

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

・2,000円（テキスト購入者割引）

定員

8名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

当日までの事前準備

・言語処理について
-> 下記を読み流してきていただけると良いかと思います。
（有料ですが、参加費から割引を行いますので総額的にはこちらの方が得になります）
https://lib-arts.booth.pm/items/1655815
※ noteでも販売しているので下記からの購入も可能です。
https://note.com/lib_arts/n/n29437a435a8d

・環境構築
-> Python環境＋Jupyter、Janome、scikit-learn、gensimをインストールしてきてください。
-> 準備してきていない方もその場でアドバイスはいたしますが、個別対応は追加3,000円となりますので
ご注意ください。（PyenvやAnacondaやGoogleColabなどオーソドックスな環境構築で構いませんので、
お知り合いの開発者に聞けば解決するレベルだと思います。）

・Python基礎
-> 自信のない方は下記を軽く流してきてください。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/entrance_python1

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。
領収証発行の際は事務手数料として（法人料金も兼ねて）追加で1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に
迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。
体調不良などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへの
お問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加を
お断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでの
ご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）