自然言語処理あなた
道具にする3日間

ディープラーニングアドバンスコース
自然言語特化編

microsoft

日本マイクロソフト共同開催

PyTorch

人気フレームワーク活用

こんな人にオススメ

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ディープラーニングの
基礎を理解し

さらに学びを深めたい方

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自然言語処理分野の
ノウハウを

実務に取り入れたい方

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Transformer や
BERT を始めとする最新手法の

理論と実装を学びたい方

FEATURE

FEATURE1

実務に活きるスキルにフォーカス

実務に活きるスキルにフォーカス

基礎から発展的まで
実務に活かせる力を習得

講義の中で実問題と照らし合わせながら学習を進める本講座のカリキュラム。座学だけではなく、豊富な演習を加えており、実務さながらのデータセットの作成からモデル構築までの一連の流れを体験することができます。

FEATURE2

座学だけで終わらせない講義構成

理解だけして終わらないキカガク流の講義

理解だけして終わらない
キカガク流の講義

学習から演習のサイクルを繰り返すキカガク流の講義では、理解して終わりではなく「使える」状態にもっていくことができます。演習ではどのようにアプローチするのかという観点から入るため、技術だけでなく実問題に対する思考プロセスも理解することができます。

FEATURE3

フレームワークに PyTorch を使用

フレームワークに PyTorch を使用

研究開発に最も熱い
フレームワーク

本講座は、最もホットなディープラーニングフレームワークである PyTorch を採用しています。研究者向けフレームワークとして人気ですが、実装経験が少ない方でも安心して講義当日を迎えられるよう、わかりやすい事前予習動画を準備しています。

skill

SKILL01

★☆☆

自然言語処理の全体像がわかる

自然言語処理の
全体像がわかる

自然言語処理を学ぶ際の障壁は「何から手を付ければよいかが分からない」ということです。この点について、古典的な手法から最新技術まで体系だった地図を得ることができます。

SKILL02

★★☆

BERT 等の最新手法が理解できる

BERT等の
最新手法が理解できる

ただコードを動かすだけではなく、最新手法について実際に理論の詳細を掴みます。これにより、講義外の知識についても自走・応用力を身につけることができます。

SKILL03

★★★

課題に応じた手法の選択と実装ができる

課題に応じた手法の
選択と実装ができる

実務で使う際に重要となることは、「課題に応じたツールの選択」です。コスト、性能、その他様々な実務の観点から最適な手法選択とその実装ができるようになります。

AI

illust

今だけ 9時間分 の学習動画を 無料 でプレゼント!

  • AIに必要な数学をわかりやすく手書きで解説!
  • Pythonの基盤から機械学習の実装を体形的に習得できます!
合計9時間分の学習動画
01

合計9時間分の学習動画

  • [キカガク流]脱ブラックボックス講座 初級・中級編
  • AIを実務で使うための必須知識
  • 統計の基礎、機械学習(重回帰分析)の実践
  • AIをビジネスに活用するとは
E-BOOK&研修一覧資料
02

E-BOOK&研修一覧資料

  • 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは
  • AIを実務で使うための必須知識
  • ディープラーニングの得意な領域
  • 会社概要・研修一覧

今すぐ申込みを検討される方へ

reason

01

圧倒的にわかりやすい講師

キカガクは「教育のプロ集団」です。難しいことをわかりやすく伝えるために徹底した訓練を全員が受けています。講師は正社員のみに絞り、講義の質を維持することを最優先に考えています。

02

業界に特化した内容も充実

製造業やリテール領域をはじめとして、新しい分野での実践的な教育の開拓実績があります。実績豊富な講師によるカスタマイズ研修も開催可能です。実現場への導入を本気で考えるからこそ、お客様と二人三脚で講座を作っていきます。

03

大手企業や資格試験との連携

日本マイクロソフト社との共同開催や、日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格認定講座、経済産業省の定める第四次産業革命スキル修得認定講座に指定いただき、教育内容の実用性が証明されています。

curriculum

※横スクロールでご覧いただけます

  • 事前予習動画1
  • 1日目
  • 2日目
  • 3日目

事前予習動画1

参加必須

環境構築、Pytorch で NN、CNN の実装

所要時間
15分 環境構築
  • Azure の環境構築
  • Docker の基礎
50分 ニューラルネットワークの基礎
  • ニューラルネットワークの数学
  • 活性化関数
  • 損失関数
25分 CNN の基礎
  • 画像の扱い方
  • 畳み込み
  • フィルタ
  • プーリング
220分 PyTorch の基礎
  • PyTorch 入門
  • PyTorch でネットワークの学習
  • PyTorch で分類・回帰
  • 畳み込みニューラルネットワーク
  • 画像のクラス分類

1日目

参加必須

自然言語処理の基礎から文書分類問題の実装

時刻
9:30-10:00 イントロダクション
  • 自己紹介
  • AIの開発フロー
10:00-12:00 自然言語処理の基礎
  • 自然言語とは
  • 自然言語処理の基礎技術
  • 自然言語処理の応用技術
  • 自然言語処理の歴史
13:00-14:00 データセット
-コーパスの取り扱い
  • 機械学習における自然言語処理の流れ
  • オープンデータセットとは
14:00-16:00 単語の数値化1
~カウントベース~
  • 数値化の理論
  • 単語分割(形態素解析)
  • 単語のID化
  • Bag-of-Words
  • TF-IDF
  • Glove
16:00-17:30 文書分類1
(ニューラルネットワーク)
  • 分類タスクでできること
  • ニューラルネットワークを用いた文書分類
    (live-doorデータセット)

2日目

参加必須

データセットの収集・作成と LSTM・CNN を用いた実装

時刻
9:30-11:00 データセット作成1
-実データの収集-
  • Web スクレイピング
  • アノテーションとは
11:00-14:00 データセット作成2
-精度向上のための前処理
  • クリーニング
  • 単語の正規化
  • ストップワードの除去
  • 語幹の統一化(ステミング)
  • 文書分類
14:00-15:30 単語の数値化2
(分散表現)
  • 分散表現とは
  • 分散表現の手法
  • 分散表現の使い方
15:30-17:30 文書分類2
-CNN,LSTM-
  • 特徴量抽出とは
  • LSTMの理論と実装(双方向 LSTM 含む)
  • CNNの理論と実装

3日目

参加必須

応用技術の実装、最新手法とその動向

時刻
9:30-12:00 文書分類3
-BERT,ALBERT-
  • self-Attentionとは
  • 自然言語処理用ライブラリHugging Face
  • Transformerの理論
  • BERTの理論と実装
  • ALBERTの実装
13:00-15:50 文章生成 -Seq2Seq,Transformer-
  • 文章生成の種類
  • 良いモデルについて
    ~SOTAと自然言語処理の評価タスク~
  • 文章生成の仕組み
  • Seq2Seqnの理論と実装
  • Transformerの実装
15:00-17:00 固有表現抽出
  • 固有表現抽出とは
  • 応用事例
  • BERTによる実装
17:00-17:30 昨今の動向
-最新手法のキャッチアップ
  • 自然言語処理の全体像
  • 最新動向と理論

schedule

※横スクロールでご覧いただけます

日程 開催時間 開催地詳細 座席状況
2020/6/22(月)~6/24(水) 9:30~17:30

オンライン(Zoom)

2020/7/28(火)~7/30(木) 9:30~17:30

オンライン(Zoom)

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自然言語特化編

受講料金

200,000円(税抜)

Azure使用料とオンライン資料の費用込みの価格になります。

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faq

プログラミング未経験でも受講できますか?

プログラミング未経験者でもわかる予習動画がございます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。

請求書は受講前に発行できますか?

はい、可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。

見積書が欲しいです。

こちらのフォームより必要情報を記入ください。担当者より見積書をPDFでお送りさせていただきます。

受講日が未定なのですが、日付未定でも受講申し込みができるような予約チケット(バウチャーチケット)はありますか?

バウチャーチケットをご用意しております。先払いで購入して頂き、6ヶ月先までの日程に関して自由にお選び頂く事が可能です。詳しくはお問い合わせ窓口にご相談ください。[email protected]

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受付時間:平日9:00 - 18:00

よくあるご質問