Udemyで「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」を公開しました

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。

https://www.udemy.com/ai-nlp-bot/?couponCode=NLPBOT-WEB

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。

そして、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。

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。

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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、一部他のコースのものと重複しています。

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。

https://www.udemy.com/ai-nlp-bot/?couponCode=NLPBOT-WEB

「はじめてのディープラーニング」第四刷の増刷が決まりました

弊社代表の著書「はじめてのディープラーンング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」、第四刷の増刷が決まりました。

https://sai-lab.co.jp/firstdeep/

今年の8/28が第一刷の出版ですので、半年で3回の増刷があったことになります。

これで、刷数は1万部を超えることになります。

Amazonの3つのカテゴリで1位になり、最高順位は本総合で389位です。

応援していただいたき、有難うございます。

「はじめてのディープラーニング」第三刷の増刷が決まりました

弊社代表の著書「はじめてのディープラーンング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」、第三刷の増刷が決まりました。

https://sai-lab.co.jp/firstdeep/

今年の8/28が第一刷の出版ですので、4ヶ月で2回の増刷があったことになります。

Amazonの3つのカテゴリで1位になり、最高順位は本総合で568位です。

応援していただいたき有難うございます。

12/28、東北大で講演します

今年の最後、12/28(金)に東北大学で講演します。

東北大の関係者でなくても参加可能で、事前のお申し込みは不要ですのでお気軽にお越しください。

タイトル: 「ヒトとAIの共生、そしてシンギュラリティ」

日時: 2018年12月28日(金) 15:00-

会場: 仙台市青葉区片平2丁目1−1東北大学金属材料研究所2号館1階 ラウンジ(地図

主催: 東北大学金属材料研究所 宇田研究室

たくさんの方のご参加をお待ちしております。

Udemyで「ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理」を公開しました

世界最大のオンライン教育プラットフォーム、Udemyで新しいコースを公開しました。

ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理」というコースです。

https://www.udemy.com/deepzero/?couponCode=DZ-NEWS

このコースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。

TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。

ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につけます。

会社のロゴができました

デザイナーの大歯遊子さんに会社のロゴと背景画像をデザインしていただきました。

「ヒトとAIの共生」という会社のミッションが、見事にデザインに落とし込まれています。

今後、弊社の様々なコンテンツに、このロゴを使っていく予定です。

大歯遊子さんのウェブサイト: http://ohbayuko.jp/

「はじめてのディープラーニング 」を出版しました

弊社代表の著書「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」がSBクリエイティブより出版されました。

Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4797396814
SBクリエイティブ: https://www.sbcr.jp/products/4797396812.html
紹介動画: https://youtu.be/od7P50-ny1I

詳しくはこちらに。

「AIのための数学講座:少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分」を公開しました

世界最大のオンライン教育プラットフォーム、Udemyに新しい講座を公開しました。

https://www.udemy.com/math-for-ai/?couponCode=MATH-WEB

「AIのための数学講座」は、誰にでも開かれた人工知能向け数学の講座です。

線形代数、微分、確率・統計を基礎から少しづつ丁寧に解説するので、人工知能に必要な数学を無理なく着実に身につけることができます。

公開中の動画:
https://youtu.be/5RoRrt5Lp1Y
https://youtu.be/9mN6NkpUVfw
https://youtu.be/i0iVCXx5MnY

本コースの最大の特徴は、AI向けの数学をコードを書きながら学べることです。プログラミング言語Pythonのコードを書いて、手を動かしながら数学を学習します。

これにより、数式の意味を体験を通して理解できます。

Pythonに関しては、1つのセクションで必要な範囲を解説しますので、プログラミング未経験の方でも受講することができます。

また、初心者に優しいことも本コースの特徴です。

扱う数学の難易度は緩やかに上昇するので、無理なく着実にAIに必要な数学の知識を身に付けることができます。

本コースによりAIを本格的に学ぶための準備ができます。

AIを学ぶための障壁を低くし、可能な限り多くの方がAIを学ぶことの恩恵を受けられるようにするのが本コースの目的です。

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本コースの主な内容は以下の通りです。

数学の基礎
→ 線形代数や微分、確率統計を学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。

線形代数
→ データをベクトルや行列を用いて効率よく扱う方法を学びます。

微分
→ 常微分・偏微分・連鎖率などの、様々な人工知能に必要な微分関連の知識を学びます。

確率・統計
→ データの傾向を捉えたり、世界を確率として捉える方法を学びます。

人工知能(AI)への応用
→ ニューラルネットワークの基礎を勉強し、シンプルな人工知能に学習を行わせます。

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本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。

環境構築の敷居が非常に低いため、プログラミング未経験の方でも問題なく受講できます。

本コースを修了した方は、学習意欲が刺激されて、さらにAIや数学のことを学びたくなっているかと思います。

https://www.udemy.com/math-for-ai/?couponCode=MATH-WEB