Pythonによる自然言語処理入門

【募集期間】
 〜 

会場:秋葉原駅徒歩5分
東京都台東区台東1丁目11番地 4号誠心Oビル3階 [地図を表示

主催:全人類がわかる統計学

参加枠申込種別参加費参加者
教室受講(1週間閲覧可能な復習用動画の配布あり)
先着順2,500円

事前支払い
2人 / 定員6人
2回目の参加
先着順無料0人 / 定員1人
オンライン受講(動画は開講日より1週間閲覧可能)
先着順2,500円

事前支払い
0人 / 定員3人

イベント内容

Pythonによる自然言語処理入門

概要

Pythonを用いた自然言語処理の入門講座を開講いたします!

【自然言語処理とは?】
我々が普段話している言葉(日本語など)を自然言語と言います。

自然言語処理とは「日本語などの言語をコンピュータに処理させること」です。

自然言語処理は多くの研究が行われ、現在では様々な分野に応用されています。

検索エンジン、翻訳、チャットボットなどはその一例です。

本講座では自然言語をコンピューターに処理させるための、最も基礎的な部分である単語・文章のベクトル化を行います。

また、それを用いて簡単な文章分類を行うことで、言語をどのようにしてコンピューターが認識するかを体感できるようなものとなっております。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。

受講した翌日から1週間、動画を公開いたします。

聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです!

※当日は実戦形式で進めていきますので、Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします。

講座を通じて得られること

・単語をベクトル化してコンピュータに解析させる方法の習得
・文章をベクトル化してコンピュータに解析させる方法の習得
・簡単な機械学習(TF-IDF cos類似度推定法、ナイーブベイズ)の実装を体験

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

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内容

・形態素解析の紹介
・MeCabを利用して実装
・単語のベクトル化手法の紹介と実装
・文章のベクトル化手法の紹介と実装
・TF-IDF cos類似度判定法の紹介と実装

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用します。

当日までに動作確認をお願いいたします。
・mecab-python3* (または janome)
・sklearn
・gensim
・numpy

Mecabのインストールがうまくいかなかった際は、”janome”というパッケージをインストールしてきていただければ、問題ありません。
また,講義はJupyter Notebookを用いて行いますので,インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です.

Pythonのインストール、パッケージの導入方法についてご不明点あれば、可能な範囲で対応いたしますので、info@to-kei.netまでご連絡ください。

こんな人にオススメ

・Pythonのfor文,if文など基本的な文法を理解している方(文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講をおすすめいたします。)
・自然言語処理の基礎を学びたい人
・文章の自動分類をしたいと考えている人
・言語処理を使って自社システムを開発しようとしている人

講師

小林悠
大学院にて複雑な最適化問題を解くためのアルゴリズムや機械学習への応用研究に従事。
機械学習における最適化手法の改善手法を提案し、
深層学習による自然言語処理への応用について国際会議で発表経験あり。
また大学時代は、学科で4年連続成績トップになり、三度の表彰を受ける。
現在は、深層学習による自然言語処理を用いた対話型システムやそのユーザ満足度について研究している。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。

それらが領収書の代わりとなります。

また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。

必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。

領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

会場

東京都台東区台東1丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。

初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE@からもお問い合わせいただけます。(推奨)

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。

全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。

複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
・最小遂行人数は「3名」です。

開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。

ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。

もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。

統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。

統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。

注意事項

前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。
連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。
キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。
それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

参加費のお支払いについて

本イベントの参加費は、クレジットカードでの事前支払いとなります。
ご利用可能なクレジットカードをご用意いただき、お支払い手続きを行ってください。

エントリー先

https://techplay.jp/event/742974