
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


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 |
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