🤖 自然言語処理（NLP）
テキスト処理の基礎からTransformer、BERT、GPTまで – 最新のNLP技術を体系的にマスター
📖 コース概要
このコースでは、自然言語処理（NLP）の基礎から最新のTransformer技術まで、25ステップで体系的に学習します。テキスト前処理、Word2Vec、LSTM、Seq2Seqといった基礎技術から、Transformer、BERT、GPTシリーズといった最先端モデルまでを網羅。Hugging Face Transformersを活用した実践的な実装を通じて、感情分析、質問応答、テキスト生成などの実務スキルを完全習得できます。
【推奨環境】
Google Colab（推奨・インストール不要・GPU無料）
※ PyTorch、Transformersは最初から入っています
※ 日本語処理のみ追加インストールが必要です（コース内で案内）
📋 前提条件
- Pythonプログラミング基礎コース修了（必須）
- Pythonデータ分析入門コース修了（必須）
- 数学基礎コース修了（必須）
- 機械学習入門コース修了（必須）
- ディープラーニング基礎コース修了（必須・特にRNN、Attention）
- 統計検定2級対策コース修了（推奨）
🎯 学習戦略
- 理論30% : 実践70%のバランスで学習
- PyTorch中心の実装（TensorFlowも補足）
- 各ステップで実際のNLPタスクを実装
- Hugging Face Transformersライブラリを活用
- Kaggleコンペ（感情分析、質問応答など）に挑戦
- 週5時間 × 10週間で完了を目指す
💡 修了後に得られるスキル
- テキスト前処理とトークン化の実装力
- Word2Vec、GloVe、fastTextなど単語埋め込みの理解
- RNN、LSTM、GRUを使った時系列テキスト処理
- Transformer、BERT、GPTなど最新モデルの理解
- ファインチューニングと転移学習の実践
- 感情分析、テキスト分類、質問応答、要約の実装
- NLPエンジニアとして即戦力となる実力
- 最新のLLM（大規模言語モデル）の理解