自然言語処理の基本となる形態素解析から、実務で用いやすいtf-idfやWord2Vecまでの
仕組みの説明と実際にサンプルコードを用いたハンズオンを行います。
実施している会の中でも理論と実務のバランスが取れているという意味で比較的高評価が
多いテーマな気がしていますので、コスパ的には高いのではと思います。

高校数学の理解がないと2時間で取り扱うには厳しい内容なので、高校数学レベルの自信がない
方は、先に以下の高校数学の講習会を受けて頂くことをオススメいたします。

・自然言語処理の基本にあたる形態素解析について理解し、Janomeを用いた使い方が分かります
・言語に機械学習のアルゴリズムを適用するための基本的な表現であるBoW（Bag of Words）について理解できます
・実案件で用いられることの多い、tf-idfやWord2Vecの理論やサンプルコードについて理解できます

4/15(日)
受付：12:50〜13:00
講義：13:00〜15:00

水道橋駅、神保町駅周辺
お申し込みいただいた方に別途ご連絡させていただきます。

・自然言語処理概論（45分）
　　機械学習における言語の扱い方
　　形態素解析とは
　　様々な形態素解析ライブラリの紹介
　　形態素解析の分かち書きの仕組み
　　tf-idfに関して
　　Word2Vecに関して

・Python+Janomeを用いたハンズオン（30分）

・tf-idf, Word2Vecのサンプルコードを用いたハンズオン（45分）

※講座内容は若干変更となる場合があります
※切りのいいところで5分ほど休憩時間を設けます

・プログラミング経験者（30分前にお越しいただけるなら未経験者も可です）
・高校数学がある程度わかる方
・実務で自然言語処理を活用したい方
・自然言語処理を用いた人工知能系のプロジェクトに興味がある方

※
高校数学が怪しいと途中ついてくるのが厳しくなるので、数学に自信のない方は
下記の数学の講習に先にご参加ください。

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、WindowsよりもMacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。

Python+Anaconda付随のライブラリを利用できるようにしてきてください。
（具体的にはNumPy、scikit-learn、Jupyterの動作確認をしてきていただければと思います）
また、Janomeとgensimのインストールもお願いいたします（pipコマンドで簡単に導入できます）

インストールがわからない方は、下記も合わせてご参加いただけますと嬉しいです。

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。）