自然言語処理のための機械学習の基礎＜Zoomによるオンラインセミナー＞

セミナー趣旨

　機械学習ライブラリの充実に伴って、誰でも気軽に機械学習を試してみることができる時代が来ています。しかし、「どういう原理で動いているのか」「中で何を計算しているのか」を理解しなければ、コードを動かすことはできても、その結果を正しく解釈して応用に結びつけることは難しいでしょう。本講座では、基本的なモデルから発展的なモデルまでを対象に、数理的な原理と考え方を丁寧に理解しながら、自然言語処理で用いられる機械学習の基礎を学びます。 PyTorchによる実装を理論と結びつけて学ぶことで、より発展的な応用に取り組むための盤石な基礎を習得してもらうことが本講座のねらいです。また、自然言語処理における訓練データ作成（アノテーション）の方法や、機械学習モデルの評価方法など、実際に取り組むに当たって必要となるノウハウも紹介します。

受講対象・レベル

・機械学習の取り組みを始めたばかりの方
・機械学習ライブラリの内部で何が行われているのかを理解したい方
・自然言語データを対象にした機械学習を検討している方
・学生・社会人問わずどなたでも受講可能です。

必要な予備知識

・高校卒業レベルの数学の知識（文系でも問題ありません）。
・Pythonのごく基本的な文法の知識があれば理解の助けになりますが、必須ではありません。

習得できる知識

・機械学習による自然言語処理の基礎知識
・機械学習モデルの数理的な動作原理についての理解
・自然言語データを対象とした機械学習手法の実装方法

セミナープログラム

1. 自然言語処理における機械学習
1) テキスト分類（分類タスク）
2) 感情分析（回帰タスク）
3) エンティティ抽出（系列ラベリングタスク）
4) 機械学習の実装（PyTorchの紹介）

2. 機械学習の基本原理
1) 線形モデル
2) モデルを学習するとはどういうことか
3) 数値的な最適解の探索（勾配降下法）

3. ニューラルネットワークの基礎
1) 多層パーセプトロン
2) 計算グラフと自動微分
3) 誤差逆伝播法の原理
4) PyTorchによるニューラルネットワークの実装

4. 自然言語処理のための機械学習手法
1) 単語埋め込みの獲得と利用
2) 再帰型ニューラルネットワークによる特徴抽出
3) 条件付き確率場による系列ラベリング

5. 訓練データの作り方と評価
1) 自然言語データのアノテーション
2) クラウドソーシングの利用
3) 訓練データ、検証データ、テストデータの役割
4) 機械学習モデルの評価

■ご講演中のキーワード：
機械学習，自然言語処理，ニューラルネットワーク，深層学習，計算グラフ，誤差逆伝播法，単語埋め込み，条件付き確率場，クラウドソーシング

セミナー講師

筑波大学　 図書館情報メディア系 准教授 若林啓 先生

■ご略歴：
2012年法政大学工学研究科博士後期課程修了。
「自然言語文書からの事象系列の知識抽出に関する研究」で博士（工学）を取得。
筑波大学図書館情報メディア系助教を経て、2020年より同准教授。機械学習や自然言語処理分野の教育、研究に従事。

■専門および得意な分野・研究：
機械学習、自然言語処理、ソーシャルメディア分析

■本テーマ関連学協会での活動：
情報処理学会、電子情報通信学会、言語処理学会、人工知能学会、日本データベース学会、ACM各会員。情報処理学会データベースシステム研究会幹事。

セミナー受講料

1名46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

受講について

＊本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
　（下記ご確認の上、お申込み下さい）。

• 本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
  ＊PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  　→ 確認はこちら
  ＊Zoomアプリのインストールをしないブラウザからのご参加テストもこちらから可能です
  ＊Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまい
  Zoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。
• 本講座の配布資料は、発送方法が決定次第掲載致します。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。
• 当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）