top of page

最先端の自然言語処理技術を
多岐にわたる実践タスクへの適応を習得する

実践的 自然言語処理 講座

実践的 NLP

【素材】講座動的ページ (10).png

実践的 自然言語処理 講座

自然言語処理(NLP)は、テキストデータを理解・処理するための技術で、機械翻訳や文章分類など多岐にわたるタスクに活用されます。

本講座では、NLPのみならず様々な分野でブレイクスルーを牽引しているTransformerのEncoder構造を用いたBERTやDecoder構造のGPT、Encoder・Decoder構造のT5をはじめとするNLPモデルの基礎と、実際にwrimeやJSQuADなどのデータセットを使って文章分類や読解問題、要約などのタスクに取り組みます。これらのモデル構造や学習手法を理解し、実際のタスクに落とし込むことで、実践的なNLPモデルの構築が可能となります。

こんな方におすすめ

・多岐にわたるNLPタスクに対応できるようになりたい AI エンジニア

・体系的に最先端のNLPの手法を身につけたい方

・NLPを活用したアプリケーションを作れるようになりたい方

【素材】講座動的ページ (11).png

​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

ホワイト構造
​研修のゴール

・BERTの基本原理から、自然言語処理の進化を理解し、従来の手法との比較を行います。また、BERTファミリーやGPTs・T5などのNLPモデルの概要を学び、それぞれのモデルの特徴や応用について知識を深めます。

・文章分類や選択肢問題、読解問題、要約、文書検索など、実際のNLPタスクに取り組みます。主にtransformersライブラリを活用した実践的なタスクへの適用方法を学び、応用力を身につけます。

・モデルの予測結果の判断根拠を可視化する手法や、Gradioを用いたWebUIの作成方法を学びます。これによって、モデルの説明可能性や、演習した多岐にわたるモデルをアプリケーションに組み込むスキルを磨きます。

​活用事例​

・議事録やカスタマーサポートの応対履歴を要約するシステム
・FAQ検索や社内情報検索システムの構築

​講座概要​

カテゴリ

エンジニアリング力

講座名

実践的 NLP 講座

講座時間

1日6時間

備考備考

DL4US講座のオプションとしておすすめ


【素材】講座動的ページ (11).png

​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

CURRICULUM

​Curriculum

- カリキュラム

  Step 01:BERTとは

詳細:

  • 従来の自然言語処理

  • 変成器

  • 事前学習

  • 微調整


 

  Step 02:BERTファミリーの紹介

詳細:

  • ロベルタ

  • 蒸留BERT

  • GPT

  • T5


 

  Step 03:文章分類

詳細:wrimeのセンチメントラベルを使った極性分類のFine-tuning


 

  Step 04:選択肢問題

詳細:AI王公式配布データセット 第1回コンペティション 学習用データの微調整


 

  Step 05:読解問題

詳細:JSQuADの微調整


 

  Step 06:要約

詳細:BillSumの微調整


 

  Step 07:文書検索

詳細:AmebaFAQサーチの微調整


 

  Step 08:予測結果の判断根拠の可視化

詳細:

  • LIMEによる判断根拠の平和化

  • gradioによるWebUIの作成


 
  ハンズオン内容

  • BERT

  • wrime

  • line-distilbert-base-japanese

  • JSQuAD

  • BillSum

  • AmebaFAQSearch

  • LIME

  • Gradio

process

​Process

- 講座開催までのお申し込み手順

【LP素材】マスクドさん.png
​STEP 01打ち合わせの日程調整
【お打ち合わせカレンダー】よりご希望の日時を選択し、必要事項をご記入の上、日程調整を完了してください。
​お打ち合わせはオンライン(Google Meet)で行います。
​STEP 02お打ち合わせ・ヒアリング
お打ち合わせで貴社のニーズのヒアリングをさせて頂き、実課題解決に最適なカリキュラムをご提案致します。
また、開講する期間等、講座に関するご質問への対応をいたします。
​STEP 03​​講座開催
契約完了となり、講座を開催します!
※本講座はオンラインでもオフライン(対面)でも受講可能です。
【素材】講座動的ページ (11).png

​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

FEATURES

​Features

- 講座の特徴

point 1:同期型オンデマンド講座

機械学習メンターが受講生と講座を同期しながらリアルタイムで講座をサポートしております。

受講生の課題に対して専門家のフィードバックをオンタイムで受けれる他、課題に対するアプローチを理解する事で能動的なアウトプットを促し学習効果を最大化します。

point 2:機械学習メンター制度

企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」

リアルタイムでの質疑応答はもちろん、各回のクイズ課題、アドバンスクイズ課題、エラー解決課題、コンペティション形式の宿題・採点、スコア情報、課題上位者の解法共有とメンターからのフィードバック等、受講生のフォローを最大限ご提供いたします。

point 3:完全受講生ファーストの講座運営
  1. iLect System の提供で学習環境の構築が不要
    ( ブラウザのみで利用可能な学習・AI 開発環境 高性能GPU )

  2. オンラインディスカッションボード ( Slack ) の提供、運営

  3. 講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントのレポート

AI分野第一線の講師陣
  • AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアKaggle Grandmasterが講師を担当

  • Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊かな最高峰レベルの講師陣

  • 実務経験に基づく実践的・具体的な内容を説明

【素材】講座動的ページ (11).png

​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

review

customer review

- 受講者インタビュー

​AI 人材育成講座
大手実績多数