～ 自然言語の構造、言語処理でよく利用される技術、SVM、Tensor flowによるテキスト分類技術とチューニング ～
・Pythonプログラムを利用したテキスト処理技術を実習を通じてマスターし、応用するための講座
・ＳＶＭや深層学習を利用したテキスト分類技術のノウハウを学び、高度な言語処理ができるシステム開発へ応用しよう！
・処理方法だけではなく、ベクトル化する時のイメージを分かりやすく解説いたします
＊PCは弊社でご用意いたします
＊使用したデータはお持ちかえりできますので、USBをご持参ください
近年、自然言語処理は機械学習の発展と大規模なテキストデータや辞書が利用可能になり、今まででは不可能であった処理(例えば質問応答システムなど)が可能となってきました。またPythonによる機械学習、深層学習のパッケージや形態素解析システムなどが無料で利用できる環境になり、各個人が所有するテキストを処理したいという要求が高まりつつあります。しかしながら、言語処理ではどのようなことが可能/不可能なのか、また具体的にどう処理すれば良いか分かりにくいと考えられます。
そこで本講座では、言語処理で起こりえる既知の問題、文章構造の原理、既存手法やテクニックを講義することで、参加者がアプローチを自ら探せるようになるヒントを与えます。さらに、簡単な文書分類問題を対象に、形態素解析を適用して、ベクトル化し、機械学習を適用して分類した結果を確認する、一連の流れをPythonのプログラムを利用して体験していただきます。これにより言語処理の実際の感覚を掴んでいただきます。
本講座の申込み受付は終了しました。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・自然言語処理に興味がある方 ・自然言語処理が必要になった技術者の方 ・言語処理まわりの課題を既にお持ちになっていて、処理手法の選択肢を広げたい方 ・言語を実際にベクトル化して統計モデルに入力する事例を体験したい方 ・システム、データ分析、ＡＩ、電子機器ほか関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 |
・予備知識は特に仮定しませんが、パソコン上でテキストを形態素解析などしている経験があると分かりやすくなります （統計的手法など、細かな理論には立ち入らず、どういう利点があるかについて講義するため背景知識は必要ありません） ・Pythonなどプログラミング言語になれている方が実習では理解が早いと思います ・当日はWindows内にインストールしたLinux環境で、簡単なコマンドを利用します。深い知識は不要ですが、先に知識があると当日の実習が楽になります。 |
| 修得知識 |
・自然言語処理の具体的な課題に対する取るべきアプローチがおおまかに理解できる ・具体的に言語データをベクトルに変換して機械学習(SVMや深層学習など)に入力して、テキスト分類する方法を修得できる |
| プログラム |
１．自然言語処理技術の理解 ２．機械学習(SVMおよび深層学習）によるテキスト分類の実習 |
| キーワード | 自然言語処理 原因抽出、分散表現 形態素解析 野適用性 ラベル 関係子 ＲＤＦ 述語論理 トピックモデル LSTM 深層学習 分散表現 SVM Tensorflow |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、文章の書き方、ソフト教育、音声処理 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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