人工知能（AI）の基礎と言語処理への活かし方：自然言語処理の応用とアプリケーション　～デモ付～

～人工知能の要素技術としての知識、推論、探索、学習技術、自然言語処理に必要な形態素解析、構文解析、意味解析技術～

・言葉をコンピュータに理解させ、扱うための最新技術を学び、システムで活用するための講座
・初学者でも理解できるよう具体例や事例をふんだんに示しながら、自然言語処理技術を応用するための特別セミナー！　

講師の言葉

　我々は普段、コミュニケーションをとる際には、顔の表情や声色、立ち居振る舞いと合わせて言葉を用いる。しかし近年になり、電子メールやLINEなど言葉のみを使ったコミュニケーションをとることが多い。非常に重要なコミュニケーションツールであるにも係わらず最も扱いが難しく、また、奥深いもの、それが言葉である。
　この難しい言葉を「どのようにしてコンピュータに理解させるのか」という問題を扱うのが自然言語処理という技術である。自然言語処理技術は、最近の第三次人工知能ブームでも注目されており、人工知能技術を取り入れることにより、今後より多くの分野で広く使われる技術になることが期待されている。
　本講義では、自然言語処理にまったく触れたことがない方にも、その面白さと基本的な考え方を伝えられるよう、人工知能の技術と共に、具体例や事例をふんだんに示しながら講義を行う。また、ただ単に簡単な内容に終始するのではなく、次の高度なステップへと進むことができるよう、人工知能や自然言語処理で必要となる専門用語やその内容を解説すると共に、応用技術や最新技術についても紹介する。

本講座の申込み受付は終了しました

セミナー詳細

開催日時	2020年03月13日(金) 10:30 ~ 17:30
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	・これから自然言語処理について学ぼうをされておられる初学者の方・データ解析、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方
予備知識	・特に必要ありません・書籍「はじめての自然言語処理」（土屋誠司著・森北出版）などを一読すると更に理解が深まります
修得知識	・人工知能とその要素技術・自然言語処理で必要不可欠な基礎知識・自然言語処理の可能性と課題・自然言語処理の応用展開
プログラム	１．自然言語処理の基礎　　（１）．自然言語とは　　　　ａ．自然言語の構造　　　　ｂ．自然言語と文法　　（２）．自然言語処理とは　　　　ａ．活用事例　　　　ｂ．必要な処理の概要　　　　・形態素解析（文字の羅列から単語を見つける）　　　　・構文解析（文法として正しい単語の並びになっているかをチェックする）　　　　・意味解析（どんな内容が書かれているのかを解釈する）２．人工知能の基礎　　（１）．人工知能とは　　（２）．人工知能の歴史　　（３）．人工知能で扱い易いもの、扱い難いもの　　（４）．人工知能における課題３．人工知能の要素技術　　（１）．知識（知能の基となるデータ）　　　　ａ．辞書　　　　ｂ．知識ベース　　　　ｃ．コーパス　　（２）．推論（知識を連想して増やす方法）　　　　ａ．演繹推論　　　　ｂ．帰納推論　　　　ｃ．発想的推論　　　　ｄ．不確実性推論　　　　ｅ．ファジィ推論　　　　ｆ．事例ベース推論　　（３）．探索（問題の答えを見つけ出す方法）　　　　ａ．探索空間　　　　　・大きさ、解の質、探索効率　　　　ｂ．網羅的探索法　　　　　・縦型探索法、横型探索法　　　　ｃ．発見的探索法　　　　　・最良優先探索、山登り法、GA（遺伝的アルゴリズム）　　（４）．学習（問題を分類し、判断する方法）　　　　ａ．教師なし学習　　　　　・階層型クラスタリング、k平均法　　　　ｂ．教師あり学習　　　　　・k近傍法、SVM、ニューラルネットワーク、Deep Learning 　　　　ｃ．強化学習４．文字の羅列から単語を見つける形態素解析　　（１）．問題点・難しさの原因　　（２）．形態素解析ソフトについて　　（３）．形態素解析システム茶筌、MeCabによる実演　　（４）．形態素解析手法　　　　ａ．ヒューリスティック法　　　　ｂ．統計的言語モデル　　　　ｃ．動的計画法５．文法として正しい単語の並びになっているかをチェックする構文解析　　（１）．構文解析とソフトについて　　（２）．日本語係り受け解析器CaboChaによる実演　　（３）．コンピュータで扱いやすい文脈自由文法　　（４）．構文解析手法６．どんな内容が書かれているのかを解釈する意味解析と意味の表現方法　　（１）．意味とは　　（２）．コンピュータに言葉を理解させるための意味の表現方法　　　　ａ．意味ネットワーク、オントロジー、シソーラス　　　　ｂ．フレーム理論　　　　ｃ．スクリプト理論　　　　ｄ．格フレーム　　　　ｅ．Word２Vec 　　　　ｆ．概念ベース　　　　ｇ．コーパス　　（３）．基本的な解析手法　　（４）．意味解析の例　　　　ａ．比喩の解析　　　　ｂ．意図の解析　　　　ｃ．文脈の解析　　　　ｄ．意味の近さ（類似度・関連度）の算出７．自然言語処理を使った便利なアプリケーション（応用事例）　　（１）．日本語特有のかな漢字変換　　　　ａ．問題点　　　　ｂ．基本的な手法　　　　　・ヒューリスティック法、統計的手法　　　　ｃ．入力誤りの訂正　　（２）．機械翻訳　　　　ａ．問題点　　　　ｂ．基本的な手法　　　　　・単語直接方式、トランスファ方式、ピボット方式、コーパス方式　　（３）．文書要約　　　　ａ．必要な情報の抽出手法　　　　ｂ．固有表現の認識　　（４）．情報検索　　　　ａ．インデキシング（重要な単語の選定）　　　　ｂ．重み付け（重要度の算出）　　　　ｃ．検索のためのモデル　　　　ｄ．評価手法　　　　ｅ．発展例　　　　　・質問応答システム、対話システム　　　　　・感情判断システム・実演
キーワード	自然言語処理　人口知能　AI　知識　推論　探索　教師なし学習　教師あり学習　強化学習　形態素解析　構文解析　意味ネットワーク　オントロジー　シソーラス　機械翻訳　文書要約　情報検索　対話システム　感情判断システム
タグ	AI・機械学習、コンテンツ、ソフト管理、データ解析、データ分析、ITサービス
受講料	一般 (1名)：49,500円(税込) 同時複数申込の場合(1名)：44,000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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