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
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
STEP 01：お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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