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自然言語処理特化コース

標準学習時間 20時間提供元 株式会社キカガク
価格(税込)  77,000円(税込)備考 eラーニング
提供形態/付帯教材種別

ASP

オンラインテキスト

商品コード MAX0006R

重要なご連絡・ご確認事項

当コンテンツの視聴期限は、無期限です。
※キカガク社より講義資料の停止またはURLの変更について連絡が入った際は、ご案内差し上げます。

お申込みより7営業日以降の開始日希望日をご記入お願いいたします。

対象者情報

対象者
・ディープラーニングの基礎を習得した後の学習指針が欲しい方
・自然言語処理の上流タスクの理論・実装が必要な方
・BERT をはじめとする最新手法の理論と実装を学びたい方
前提条件
    □ディープラーニングの基礎知識、PyTorchの基礎知識

学習内容の詳細

コース概要
昨今活用が進んでいる自然言語領域に特化したコースで、近年話題になっている BERTを代表した汎用分散表現モデルまで取り扱います。
数値化手法の理論・実装を扱いその使い分けや、文章生成、固有表現抽出などの上流タスクを実装、BERT・Transformerなど最新手法の理論の理解と実装が可能です。
学習目標
● 数値化方法について比較検討できている状態
● 自然言語処理の上流タスクをフレームワークを用いて実装できる状態
● BERT など重要な手法の理解とフレームワーク実装ができる状態
学習内容 
1. イントロダクション
  - 自然言語処理とは

2. 自然言語の前処理
  - 自然言語の前処理

3. 数値化の手法
  - 数値化手法の理論
  - カウントベースの手法実装
  - 分散表現の手法を実装

4. 自然言語処理の周辺知識
  - 各手法の実装
  - 可視化応用

5. 自然言語処理のアノテーション
  - アノテーション

6. RNN を用いた文書分類タスクの実装
  - RNN データの準備
  - RNN を用いた文書分類

7. 文章生成タスクの実装
  - Seq2Seq：Encoder Decoder モデルの理論
  - Seq2Seq：ネットワークの構築
  - Seq2Seq with Attention：理論と実装

8. 注目の技法Transformer
  - Transformer の理論

9. HuggingFace を体験しよう！
  - Huggingface 入門

10. 特微量抽出器としての BERT
  - BERT の理論
  - BERT / ALBERT　実装の基礎

11. BERTを用いた文書分類
  - BERT 用データセットの作成
  - BERT でネットワークの構築

12. 固有表現抽出
  - 固有表現抽出：flair と BERT

ご注意・ご連絡事項

お申込手続きが完了しましたら、キャンセルはできませんのでご注意ください。
お申込時に入力いただいた開始希望日のビジネスタイム中に、キカガク社よりご案内が届きます。ご案内の内容に従い学習を始めてください。