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コース概要
自然言語処理(NLP)入門
- NLPの概要およびその応用分野
- 構文・意味・談話分析といった主要要素
- NLPの中におけるNLUの役割
NLUの基本概念について理解する
- 自然言語理解の定義と範囲
- NLUとNLPの相違点
- NLUで用いられる基本的なアルゴリズム
NLUの基礎的技術
- トークン化および文分割処理
- 固有表現認識(NER)
- 感情分析およびテキスト分類
NLUにおける言語モデル
- 統計的・ニューラル型の言語モデル入門
- 単語ベクトル表現や文脈に依存するモデルの仕組み
- NLUタスクにおける言語モデルの応用事例
NLUが直面する課題
- 自然言語の曖昧性
- 文脈理解および意味解釈の難しさ
- 資源不足な言語における対処法
NLUの応用事例
- チャットボットや仮想アシスタントにおけるNLU活用
- 非構造化テキストからの情報抽出技術
- さまざまな産業分野での成功事例紹介
NLUの今後の動向
- NLU発展のためのディープラーニング技術の進化
- 文脈理解向上を目指す新たな手法の登場
- 人間とAIのコミュニケーションの未来像
まとめおよび今後の取り組み方向
要求
- プログラミング(Python)に関する基礎知識があること
- 人工知能および言語技術への関心があること
対象者
- AI分野の初心者の方々
- データサイエンスを学ぶ学生の方々
- テクノロジーに興味のある一般の方々
14 時間