| コースコード | DBE052 |
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| コース概要 | 自然言語処理について学びます。文章を数値に変換する手法を学び、教師あり学習（分類）を使ってカテゴリ分類を実践します。また、自然言語処理とネットワーク分析により、日本語テキストからトピック（話題）を抽出し特性を把握する方法を学びます。さらに、ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語処理における、前処理、具体的手法を、質問応答システムを作成しながら解説し、実装します。 |
| 到達目標 | ・自然言語処理の概要について理解できる。 ・単語の類似性や連続性から発話の特長を捉えるモデルを実装できる。 ・自然言語処理における深層学習の概要について理解できる。 ・RNN、LSTMの概要について理解できることができる。 ・基本的な回答文選択システムを構築することができる。 |
| 対象者 | ・自然言語処理の基本に興味のある方。 ・深層学習を用いた自然言語処理に興味のある方。 |
| 前提知識 | Pythonの基礎的な知識と、基本的なライブラリ（NumPy、Pandas算）、Matplotlibなど）についての知識があること、もしくは「Pythonの基礎とデータ分析ライブラリ」ｅラーニングコースをを修了しているか、同等の知識があること。 |
| 内容 | 1．自然言語処理基礎 （1）文章の単語分割と正規化 （2）自然言語のベクトル表現 2．日本語テキストのトピック抽出 （1）形態素解析 （2）単語の類似性から発話の特長 （3）単語の連続性から発話の特長 3．自然言語処理を用いた質問応答 （1）基礎編：自然言語処理における深層学習 （2）実践編：回答文選択システムの実装 |
| 教材サンプル | |
| 標準学習時間 | 10.5 |
| 学習形態 | eラーニング |
| カテゴリー | データサイエンス |
| コースフロー | |
| 備考 | 【お申し込み前に必ずご確認ください】 ・Aidemyユーザー向け利用規約をご確認ください。 ・サービス有効期間は90日間です。 ・説明画面（音声なし）で学習するタイプのeラーニングです。（音声再生環境は不要です） ・このコースは、Aidemy社より提供いたします。 ・コース実施に必要となるご受講者の個人情報をAidemy社へ提供いたします。 ・このコースは、インターネットによる研修のため、パソコンとWeb環境が必要です。 ・お申し込みの前に必ず学習利用環境をご確認ください。なお、ご利用にあたっては、ご受講者のE-Mailアドレスが必須となります。 ・本コースの受講は、輸出規制に係る法令ならびにコース委託元との契約により、日本国内居住者に限ります。 ・This course is available for application only to residents of Japan,in accordance with regulations related to export control and the agreement with the course provider. |
| 受講料 | ¥66,000（税込） |
| 空席状況 |
 ：空席あり |
 ：残り４席以内 |
 ：満席 |
 ：受付終了 |
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| 研修会場 | 開催日程 | 日数 | お申し込み | 空席状況 | 臨時 |
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