自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発

ディープラーニング(深層学習)を利用して、日本語を解析し文章を作成しましょう。 NLPを利用した人工知能チャットボットの構築も行います。

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Udemy
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日本語
language
Data Science
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自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発
10,178
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6 hours
content
Nov 2023
last update
$49.99
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What you will learn

自然言語処理(NLP)の本質を理解し、コードが書けるようになります。

夏目漱石、宮沢賢治、江戸川乱歩風のテキストの自動生成について学びます。

リカレントニューラルネットワーク(RNN)による自然言語処理を学びます。

チャットボットなどに利用可能な、対話文の自動生成について学びます。

自然言語処理を、チャットボットの開発につなげる方法を学びます。

LSTM、GRU、Seq2SeqなどのRNNの発展形について学びます。

Why take this course?

本コースは、自然言語処理を学び、チャットボットの開発につなげる講座です。

可能な限りシンプルに、自然言語処理の本質を解説します。

RNNやLSTMを学び、テキストや対話文の生成ができるようになりましょう。


本コースに必要なPythonと数学を習得した上で、単語をベクトル化するword2vec、時系列データを扱うRNNなどを学んでいきます。

これらの技術をベースに、夏目漱石や宮沢賢治、江戸川乱歩の文体を模倣した、テキストの自動生成を行います。

また、Seq2Seqによる対話文の自動生成技術を学び、チャットボット開発につながる対話文の自動生成を行います。

そして、AIに宮沢賢治の文体を学習させて、賢治botを作ります。

ヒトと機械のコミュニケーションについて、可能性を探ってみましょう。


自然言語とは日本語や英語などの我々が普段使う言語のことですが、自然言語処理(Natural Language Processing、NLP)は自然言語をコンピュータで処理する技術のことです。

自然言語処理は検索エンジン、機械翻訳、スパムフィルタ、音声アシスタント、小説の執筆や対話システムなど、様々な分野で活躍しつつあります。

そして、これをベースにしたチャットボットは多くの可能性を秘めており、今後の世界で重要な役割を果たしていくことは間違いないでしょう。

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本コースの主な内容は以下の通りです。

開発環境の構築、Pythonや数学の解説動画は、他のコースのものと重複する場合があります。


自然言語処理の準備

→ 環境の用意や前処理など、自然言語処理に必要な準備を行います。


word2vec

→ 単語や文章をベクトル化する技術について学びます。


リカレントニューラルネットワーク(RNN)

→ RNNについて基礎を学び、自然言語処理につなげます。


LSTM

→ RNNの発展形であるLSTMについて学び、自然言語処理につなげます。


文章の自動生成

→ Seq2Seqにより、対話文を自動生成する方法について学びます。


チャットボットの開発

→ 自然言語処理の技術を、チャットボットの開発につなげる方法を学びます

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本コースでは可能な限り簡単に環境を構築できるように工夫していますが、お手元の環境によってはご自身で調べながらの環境構築が必要です。

動画を見るのみでも学習が進められるようになっていますが、可能であればPythonのコードを動かしながら進めるのが望ましいです。

コードがダウンロード可能なので、これをベースにオリジナルの自然言語処理のコードを書いてみることもお勧めです。


修了した方は、学習意欲が刺激されて自然言語処理のことをさらに知りたくなっているかと思います。

Screenshots

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Reviews

篠田
December 24, 2023
内容はわかりやすくて良い。 会社勤めの方が、会社のPCで学習する場合は、多くの方がmini conda+jupyter notebookを利用することになると思うが、その際の仮想環境の構築にはある程度のプログラミング経験が必要になると思う。 (python のバージョンとtensorflowのバージョンによるインストール不具合など)
N
February 12, 2023
仮想環境の構築などバージョンが古いまま。説明が古いままで更新されていないので、説明の通り実施できずに、よくわからない部分がある。 2年前・3年前の情報などあまりに古いものは、差し替えるか、全体的に見直しをするべきだと思う。それなりの価格で有料にして情報提供しているなら見直しをするべき。 最後まですべて受講してみたが、延々と理論ばかりで実践はほんの少し。しかも実際には作ったシステムに対してかなり長時間の機会学習が必要で、使えそうにない。最新の情報に合わせることと、使える部分をもう少し増やすべき。 ほかの講座も購入して学習していますが、多大な時間が必要。 おそらく、rinna社の日本語GPT言語モデルGPT-2(medium)を活用したほうがより短時間に実践的に活用できる。講座を増やすのもいいが、生徒側の目線に合わせて、目的別にもう少し購入前の説明をきちんとするべき。
Sawada
March 11, 2022
初学者です。なんとなく触っって動かす感じでサクサク進みます。わかるようでわからなかったので、あとは事後学習するつもりですが、完全に理解してものにするには、この講座だけだと足りないかもしれません。わたしの理解度の問題かもしれませんが、自然言語処理のチャットの触りを勉強できてよかったです。
tele
September 5, 2021
自然言語の概要を納得して理解することができる。 自然言語処理入門の第一歩として、とてもいい教材なのではないだろうか。 この教材で概要の把握・雰囲気を学んで、ほかの教材で知識の肉付けをしていく学習法が良いのではないか。
Hajime
August 17, 2021
質問に対する回答は迅速で非常にありがたかったです。 内容ですが全体的にソースに記載してあることを読む場面が多かったのが不満点です。読むだけであれば、動画を見る必要があるのかなぁ。。って思ってしまいました。
Bruno
August 3, 2021
Section 7まで受講してのレビュー。自然言語処理の「解説」というよりも、いくつかのトピックを「紹介」している講座だと認識した方がいい。コードの解説も、パラメータを変えたときに何が起きるか、結果をどのように解釈するか、結果をどのように改善できるかなどの話がなく、コマンド紹介だけなので、ライブラリーのドキュメンテーションとあまり変わらない気がした。この講座で自然言語処理の論点を整理したことを評価する。
早紀
April 14, 2021
画像系の機械学習(GANなど)を少し調べたことがあるくらいの知識で、言語系はどうやるのだろうと思い受講しました。Pythonや、微分積分、ベクトルなど、必要となる知識は基本的なところに軽く触れているので、私のように忘れてしまっていてもなんとか思い出して話についていけました。自然言語処理についてもなんとなく概要を理解できたように思います。ありがとうございました。
yoooshiii
July 15, 2020
優しい語りかけで,言葉一つ一つ丁寧で分かりやすいです.基本的に話すスピードは遅いですが,倍速機能を使えばちょうどよくなるので便利です. 各課題の答えが知りたいです...例でも良いのであるよりよくなると思われます.
Takayori
June 14, 2020
実体験をたくさんしている私にはすばらしくわかりやすく、とても良いです。 もう少し抑揚があり情熱的だとさらに良いですね。速度をx1.75に上げたらちょうどよくなりました。 ただ、初心者には図や動画がないから入りにくいと感じました。
有山
May 9, 2020
自然言語処理と機械学習、チャットボットのシステムについて実際にコードを見ながら学習できる点がよかったです。初心者のため途中から理解が難しく置いていかれたような気分になってしまいましたが、概観を得るために一度通して学習しようと思いました。
Mai
May 2, 2020
前処理からbotの構築まで一連の流れで学習できるため、理解がスムーズでした。特にSeq2Seqのチャプター以降、パラメータや入出力の形状など補足して欲しい箇所がありましたが、別途調べる過程でより詳細な情報や説明に触れ、結果的に理解が深まったのでよかったです。
hiroki
January 6, 2020
E資格に合格した後、しばらく自然言語処理に触れていなかったので、やり直しの意味も含めて学習しました。結果としては満足です。前処理、ニューラルネットワークの構築・学習、予測まで非常にわかりやすい実装と説明でしたので、あやふやのままにしていた箇所がスッキリ理解できました。E資格の学習で悩んでいたら並行してこちらの教材で学習した方が効率が良いと思います。 今後はattention、さらにはbert等を扱っていただけると嬉しいです。
Dai
January 2, 2020
Anaconda navigatorによる環境構築と、Jupyter Notebookによる解説とサンプルの実行はとてもわかりやすくてすばらしい。 ただ、環境やツールが便利すぎて手を動かす部分が少なく、練習問題もコピペですんでしまうので、ハンズオンというよりは、わかりやすい板書の動画解説に近い講座だった。
直樹
November 20, 2019
解説が〜します。と言われるだけでなぜそのようになるかを説明していない。解説していてもあっさりとした解説でforループの内部を途中でprint()するなどしていない為中身を解ることのないまま進んでしまう。 配列やforループ、ワンホット表現への変換などの際は全てprintするなどしてわかりやすい動画を作成して頂きたい。 全講義受講後の追記 文章生成用関数や返答用関数などの関数はもうすこしわかりやすく解説していただきたかったが自然言語処理の概要は詳しくわかったのでとても良かった.もう少しプログラムをprintを使うなどして表現すればかなり素晴らしい講座だと感じました. 自然言語処理の基礎はこれで大丈夫だと思います. 後はRNN,LSTMをフルスクラッチで書く講座もほしいと感じました.
K
March 4, 2019
途中までは理解しながら進められたのですが、RNNとLSTMの所が難しかったです。初心者なので勉強不足というのもありますが、もう少し解説を充実して頂けると良いと思いました。内容としては実践的なのと、全体として丁寧に説明してくださっているのは良かったです。これからも何度も参照させていただきます。

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12/22/2018
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11/24/2019
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