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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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