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Natural Language Processing

[PyTorch] NLP を簡単に素早く学ぶ

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

  • coco
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
PyTorch
NLP

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • 自然言語処理の基本概念

  • 注意の概念と応用

  • 最近のNLPのトレンド

  • 自然言語処理技術によるディープラーニング

自然言語処理の基本をじっくり説明します。

Inflearnで講義した内容をまとめ、「Pythonディープラーニングパイトーチ」という本で出版しました。

多くの興味をお願いします :)

(2020.10.06 基準 Inflearn 講義更新されました。継続的な講義更新をさせていただきます)

http://m.yes24.com/Goods/Detail/93376077?ozsrank=10

http://mbook.interpark.com/shop/product/detail?prdNo=339742291&is1=book&is2=product

👨‍🎓講義の紹介

[PyTorch] 簡単かつ迅速に学ぶディープラーニング講義を通して、ディープラーニングの基本について学びました。
以前の講義について、比較的少量の自然言語処理に必要な基本知識を学び、ディープラーニング技術を活用して自然言語データを分析できる技術を学べる講義です。

自然言語処理に興味がある人は、Transformer、BERTモデルを聞いたことがあります。
しかし、Transformer、BERTモデルの動作原理については容易に理解できなかったと予想します。
その理由は、自然言語処理に関する基本的な知識が不足しているためです。

そこで、今回の講義では、自然言語処理に関する基本知識を積むことができる内容を学習してみます。

📜講義構成

🎞 Embedding

自然言語を表現する際にカテゴリ型変数で表現した既存の方法論について限界点を提示し、
これを克服できる自然言語表現の方法論について説明します。
方法論の中心的な内容を中心に取り上げ、実際にどのように利用できるか実践を進めて説明します。

🌀 Recurrent Neural Network

自然言語の特徴をよく反映できるRecurrent Neural Network (RNN ; 循環ニューラルネットワーク) ディープラーニングモデルについて学びます。

RNNモデルのFedingプロセスを数学的に学び、これに対して進化したLong Term Short Memory(LSTM)、Gated Recurrent Unit(GRU)モデルも数式的にFeedingプロセスを説明します。

🔍 Task

自然言語処理の分野では、多くのタスクが存在します。
その中で最も代表的に選ばれるTagging、Neural Machine TranslationがどのようなTaskなのかを学びます。

各タスク固有の具体例に加え、分析方法の代表的なディープラーニングモデル構造を提示し、
データのWeight Feedingプロセスを説明します。

🎤 Attention

RNNモデルの限界点を提示し、それを改善するための方法論のうち
自然言語処理分野で最近浮上しているメカニズムである Attention 技術を紹介します。

Attention Mechanismを用いたNeural Machine Translationと、
Attention Mechanismを活用したTaggingのそれぞれに対してどのように適用できるかを説明します。

🗓 Trend

知識共有者の立場から、最近自然言語処理分野について主に研究されている分野を紹介します
本講義を受講した後、自然言語処理についてどのように勉強すればよいか方向性を提案します。

👨‍👩‍👧‍👦講義の対象者

  • 自然言語処理の分野に興味があり、ディープラーニングに関する基本的な知識がある方
  • Pythonプログラミング言語に精通している方

🙋🏼‍♀️講義に関する予想される質問

Q. 本講義で Transformer, BERT モデルについて説明していただけますか?
→本講義は自然言語処理の基礎講義です。 Transformer、BERTモデルについて勉強する際に必要な基礎知識を準備できることが本講義の目標です。したがって、Transformer、BERTモデルについて簡単に紹介しますが、具体的な内容は扱いません。

Q. 講義を受講する前、必要な知識はどのくらいですか?
[PyTorch] 簡単かつ迅速に学ぶディープラーニングレッスンを聴くことをおすすめします。それ以外にも、ディープラーニングアルゴリズムに関する基本的な知識を持っていれば、十分に受講することができます。

Q. 実習授業はどのように行われますか?
→理論内容に関連する実習コードを用意して講義します。コードを共有しますが、ラインバイラインでコードを作成して復習してみることをお勧めします。 (実習コード:[ https://github.com/Justin-A/ ]( https://github.com/Justin-A/torch_nlp_basic)torch_nlp_basic

✔️参考講義

[PyTorch]簡単かつ迅速に学ぶディープラーニング
ディープラーニングの概念と関連する知識をすばやく学びましょう。

👨‍💻知識共有者の紹介

Justin

  • 延世大学産業工学科修士課程
  • Data Science、Deep Learningに関する研究が進行中

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 自然言語処理をディープラーニングで扱いたい方

  • テキスト、NLP を学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • ディープラーニングの基礎

  • Pytorch の基礎

こんにちは
です。

8,278

受講生

500

受講レビュー

136

回答

4.4

講座評価

20

講座

학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.

 

수상

ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)

ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)

ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016) 

ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)

ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.

크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :) 

크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고

전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)

지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.

 

 

 

 

カリキュラム

全体

15件 ∙ (5時間 44分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

17件

4.4

17件の受講レビュー

  • Simon yun님의 프로필 이미지
    Simon yun

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    40% 受講後に作成

    기초부터 하나씩 쌓아가는 강의 방식이 맘에 듭니다.

    • Justin
      知識共有者

      안녕하세요, Justin 입니다. 이번 강의를 통해 자연어 처리에 대한 기본기를 쌓으신 것을 바탕으로 심화된 내용까지 공부하셔서 자연어 처리를 능숙하게 하실 수 있는 능력을 키우셨으면 좋겠습니다. 수강해주셔서 감사합니다.

  • 킴허클베리님의 프로필 이미지
    킴허클베리

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    87% 受講後に作成

    깊은 내용들을 중요한 부분 위주로 꼭꼭 집어서 설명해 주셔서 감사합니다. 덕분에 목차 흐름을 이해하는 것과, 어떤 부분에 중점을 두어야 하는지 감을 잡는 데에도 많은 도움을 받았습니다~

    • Justin
      知識共有者

      안녕하세요, Justin 입니다. 자연어 처리에 대해서 가장 기본적인 내용을 중점으로 다루었고, 흐름을 파악하는 것으로 초점을 두어 강의를 제작하였는데 좋게 봐주셔서 감사합니다.

  • hhlim님의 프로필 이미지
    hhlim

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    40% 受講後に作成

    • dbstj1231님의 프로필 이미지
      dbstj1231

      受講レビュー 10

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      • 연미림님의 프로필 이미지
        연미림

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        93% 受講後に作成

        ¥6,526

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