Pythonによる自然言語処理：基礎からLLMまで

言語は最も複雑なデータ形式の1つですが、最新のツールにより、分析や生成がかつてないほど容易になりました。このコースでは、非構造化テキストを構造化された知識に変えるために必要な技術を習得するための体系的なパスを提供します。 基本的なテキストクリーニングから最先端のtransformerモデルの実装へと進み、現実世界の言語タスクを解決するスキルを身につけます。概念的な説明と実用的なコード実装を読むことで、機械が人間の話し言葉や書き言葉をどのように解釈するかについてのプロフェッショナルな直感を養うことができます。 学ぶ内容: - 基本的なNLPの概念と、ディープラーニングへの歴史的な転換を理解する - さまざまなモデリングタスクのために、spaCyとpandasを使用してテキストデータをクレンジングし準備する - 感情分析や分類に統計的手法と機械学習を適用する - アテンションやエンベディングを含むtransformerの内部メカニズムを探求する - プロンプトエンジニアリングと検索拡張生成（RAG）ワークフローの基礎をマスターする - scikit-learnとHugging Faceを使用して言語モデルを実装および評価する このコースは、不可欠な用語と前処理のワークフローから始まり、従来の機械学習、そして生成AIの現代へと移行します。これらの概念をすぐに適用する方法を示す明確な文章による説明とコード例を通じて学びます。 このコースは、AIの事前経験を必要とせず、言語技術の確固たる基礎を築きたい初心者や志望するデータ愛好家向けに作られています。開始するために特殊なハードウェアは必要ありません。 今すぐ自然言語処理の専門知識の構築を始めましょう。