機械学習に基づいた自然言語処理の基礎と応用 : 伝統的手法からChatGPTまで <オンラインセミナー>

~ 統計的手法、機械学習を用いた自然言語処理、様々なテキスト処理技術、最先端の自然言語処理技術、深層学習による自然言語処理技術 ~

・自然言語処理の重要概念、仕組みから理解し、自然言語処理技術をシステムに応用するための講座

・自然言語処理の基礎技術から統計的手法、機械学習を用いた自然言語処理技術、ChatGPTまでを修得する特別講座!

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講師の言葉

 我々人間がしゃべっている言葉を理解したり、我々が書いたテキストを解析したりできるコンピュータを目指す技術が自然言語処理です。ビッグデータの中心にあるソーシャルメディアで我々人間が書いているテキストデータは、自然言語処理の格好の対象ですし、人工知能ブームの真只中の現在、我々と対話できるコンピュータの研究開発は非常に重要視されているように思います。昨今世間を賑わしているChatGPTもこの技術の産物と言えば分かり易いでしょうか。

 本講義では、自然言語処理の基礎技術から応用技術まで幅広く解説しますが、特に、統計的手法、機械学習を用いた自然言語処理技術に焦点を当てます。後半では、ビッグデータ、人工知能がバズワードとなる現在特に重要と考えられる、Watsonに代表される質問応答技術、テキストマイニング技術、人間との対話技術、深層学習を用いた自然言語処理、さらにはChatGPTとは何か、などの最先端の話題にも触れたいと思います。 

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セミナー詳細

開催日時
  • 2023年12月05日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン研究開発・商品開発・ ビジネススキル
受講対象者 ・自然言語処理の基本的な仕組みを理解したい方
・テキストマイニング等言語データ解析の最近の動向に関心のある方
・自然言語処理技術を応用した新たなビジネスを検討している方

予備知識 ・機械学習(特に、教師有学習)の基礎

修得知識 ・自然言語処理の重要概念や仕組みに関する基礎的な知識
・自然言語処理技術の応用分野
・現在の自然言語処理技術の課題と今後の展望
プログラム

1.自然言語処理とは

  (1).自然言語処理の4つの解析技術

  (2).情報アクセス技術を支える様々なテキスト処理技術

  (3).自然言語処理はどこが難しいのか

  (4).曖昧性と同義性

  (5).ビッグデータ、人工知能ブームと自然言語処理

  (6).広がる応用

 

2.統計的手法、機械学習を用いた自然言語処理

  (1).統計的手法、教師有り学習手法とは

  (2).コーパスとは

  (3).様々な分類問題(スパムフィルタ、評価極性分類、語義曖昧性解消)

  (4).系列ラベリング問題としての自然言語処理(固有名抽出、形態素解析、抽出型テキスト要約)

  (5).統計的機械翻訳(応答生成、文法誤り訂正) 

 

3.自然言語処理の応用--様々なテキスト処理技術

  (1).テキスト検索

  (2).質問応答

  (3).テキストマイニング(トレンド分析、評判分析)

 

4.最先端の自然言語処理技術

  (1).ユーザプロファイリング

  (2).語学を中心とした学習、教育支援

  (3).人間と対話する技術

 

5.深層学習が実現した自然言語処理のブレイクスルー

  (1).深層学習モデル概説

  (2).事前学習モデルの出現

  (3).ChatGPTとは?

 

6.まとめと質疑応答

キーワード  自然言語処理 ビッグデータ 人工知能 コーパス 教師有り学習 分類 系列ラベリング 形態素解析 固有名抽出 構文解析 意味解析 テキスト検索 質問応答 テキストマイニング テキスト要約 機械翻訳 深層学習 音声処理 OS・言語 ChatGPT Watson 質問応答技

タグ AI・機械学習研究開発商品開発音声処理統計・データOS・言語R言語
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
オンラインセミナー
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