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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

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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

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​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


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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

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​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。
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iLect 講座独自の選べる2つの受講方法

企業様が実際にAI導入を検討している課題をヒアリングし
ニーズに合わせた講座をご提案いたします。

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- 受講者インタビュー

​AI 人材育成講座
大手実績多数