現場で使える自然言語処理基礎【東京１期】

概要

スマートスピーカーの普及や音声認識の精度向上など、ディープラーニングに基づく自然言語処理(NLP)による様々なタスクでの実用レベルの達成を受けて、自然言語処理のビジネス活用の機運が高まっています。

しかし、これらの実用レベルの達成がGAFAをはじめとしたビックテックによって行われてきた一方、大量のテキスト情報を有する個社レベルにおいては、自然言語処理の技術が十分に理解・活用されているとは言えない状況です。

そこで本講座では、伝統的な手法から最先端手法(word2vec,RNN,Transfomer,BERT)までを幅広く取り上げ、それらに共通する昨今の自然言語処理の核となる考え方を解説、様々な立場で仕事で役立つ自然言語処理の考え方を身に付けることを目的としています。

講座は2パートで構成されています。
基礎編では、様々な手法に共通する「離散的である単語列をベクトル空間に埋め込み、自然言語の意味計算を行う」と言った、昨今の自然言語処理の核となる考え方を解説し、ハンズオンでそれぞれの概念の理解を試みます。

実践編では、より理解を深めるため、理論と合わせてPython、Pytorchによる主要技術の実装も合わせて詳説していきます。さらに、ビジネスへの応用を想定した実践的な課題を用い、これらの理論と実装に関するスキルを実務へ応用できる力も身に付けていただけます。
※実践編は2020年5月頃に開講予定。

日程

【東京1期】
2/23（日）10:00　〜　17:00
（1時間休憩あり）

講座に含まれるもの

• 対面講座
• 講座資料

対象者

• 自然言語処理（NLP）の根本理念を理解したい方
• シンプルな自然言語処理タスクの現代的な解法とその特徴を俯瞰したい方
• 自然言語処理系エンジニアとの会話を必要とする方

カリキュラム

講座のカリキュラムはホームページにてご確認ください

受講して具体的にできるようになること

• 自然言語処理の根本の考え方を理解し、新しい技術を自らキャッチアップできるようになる
• 仕事で必要とされる基本的な自然言語処理タスクの実装スキルを身に付ける

講師

松田 亮

東京大学理学部物理学科卒。東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。Kaggleマスター。現在は多サービスを提供する企業にて主に機械学習システムの開発を行う。画像・自然言語処理を用いたデータ分析・生成系プロジェクトに取り組んでいる。

前提知識の目安

【必須】

• Pythonライブラリ Pandas/NumPy/scikit-learn/Matplotlibが扱える(Python入門講座 相当)
• 線形代数/微分/確率統計の基本知識(数学講座 基礎数学講座 相当)
• 機械学習の基礎知識( 機械学習・データ分析基礎講座 相当)

【推奨】

• ディープラーニングの基礎知識( ディープラーニング基礎講座 相当)

事前準備・環境構築

Docker, docker-composeをインストールし、
"docker version" と "docker-compose version" が動くことを確認。
基本的なdockerの使い方の知識が推奨ですが、必須ではありません。

※ 事前準備を必ず行ってからお越しいただけますようお願いいたします。

当日のお持物

ご自身のノートPC（必須）

【動作環境】
メモリ4GB以上

通信環境に関して

Wi-Fi環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください（ベストエフォートとなります）

会場へのアクセス

スキルアップAI 水道橋オフィス（JR水道橋駅西口より徒歩2分）

東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階

• 直接会場にお越しください
• 遅刻される場合も直接会場にお越しください
• 講義時間中に出席を取ります

受付・入場時間

開場は開始時刻の10分前です

10分以上前にお越しになられますと、会場の準備のために外でお待ちいただく場合がございます。ご注意ください

領収書

【Paypalでお支払いの場合】
PayPal発行の受領書が領収書となります
受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます
（当社よりの重複しての領収書発行は行えません)

【Stripeでお支払いの場合】
Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません

備考

• 最小遂行人数「10名」：最小遂行人数に達せず、開催を中止する場合は、1週間前までにご連絡します。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます
• 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます
• 勉強会内容を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
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

運営団体

スキルアップAI

https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします