ディープラーニングを用いた自然言語処理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。理論面と実装面の両面から習得したい方にオススメです。

※当コースはe-ラーニングですが、演習問題がついているため実際に手を動かしながら理解をすすめることができます。

・自然言語処理の全体像がわかる
・BERT等の最新手法が理解できる
・課題に応じた手法の選択と実装ができる

・文書の仕分け感情などの自動分類をしたい方
・文章の中から特定の情報を取り出したい方
・BERTをはじめとする最新手法の理論と実装を学びたい方

【事前知識】
　Pythonの基礎知識
　NumPy・Pandas・Matplotlibの基本的な使い方

自然言語の前処理
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
自然言語処理の周辺知識
　各手法の実装
　可視化応用
自然言語処理のアノテーション
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

文書生成タスクの実装
　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

注目の技法　Transformer
　Transformer の理論

Huggingface 入門
特徴量抽出器としてのBERT
　BERT の理論
　BERT / ALBERT 実装の基礎

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

固有表現抽出
　固有表現抽出 : flair と BERT

・当コースは株式会社キカガク直営のeラーニングです。
・受講の際は以下の要件を満たすパソコンをご用意ください。
　-Chromeを導入済み
　-Google Colaboratoryを導入済み(Googleアカウントが必要です。)

ビデオ数　15


【重要】
お客様がキカガク社eラーニングコースを受講される際には、以下の手順でお客様自身による作業が必要となります。

<お申し込み手順>
1.当コースに申し込む。
　　※ 受講開始希望日について
　　受講開始希望日は、申し込み日より6日後以降の日付を指定できます。
　　ただし【受講開始16日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります】ため、その点をご留意ください。

2.キカガク社サイト(https://www.kikagaku.ai/)より「SIGN UP 新規登録」にてユーザー登録する。
　　※ 実際に動画を視聴する際に使用するアカウントをご登録ください。
　　※ すでにお持ちの方は新規で取得いただく必要はありません。

3.登録した「ユーザー名」「メールアドレス」を弊社の 下記連絡先 までメールにて連絡する。

　・お客様よりメールをいただいた後、弊社からキカガク社へ受講申し込みを行います。
　・受講申し込み完了後、キカガク社よりお客様宛に受講のご案内が送付されます。

=======================================
■連絡先
　宛先:アイ・ラーニング研修受付(kenshu@i-learning.jp)
　件名:{当コースコード}_キカガク社ユーザー登録情報
　本文: 本文中にキカガク社サイトに登録した「ユーザー名」「メールアドレス」をご記入ください。
=======================================

(例)コースコード「62I61」にお申し込みされる場合
　件名:62I61_キカガク社ユーザー登録情報
　本文:
　以下の通り、キカガク社サイトにユーザー登録しました。
　　ユーザー名:Kayaba Taro
　　メールアドレス:tkayaba@i-learning.jp

受講開始16日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。