– 単語を数値化して可視化する手法とLSTMの理解を深める2コース –

AIプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供する株式会社アイデミー（本社：東京都文京区、代表取締役CEO 石川聡彦、以下当社）は、2018年10月31日(水)より、新たに「日本語テキストのトピック抽出コース」と「深層学習の時系列分析コース」の提供を開始しましたのでお知らせいたします。

【日本語テキストのトピック抽出コースの概要】
自然言語処理とネットワーク分析により、日本語テキストからトピック（話題）を抽出し、特性を把握する方法を学びます。テキストを定量的に解析することは、大量の文書を効率よく正確に把握することに役立ち、ひいては新たな知識の発見や戦略の意思決定に効果を上げます。

【日本語テキストのトピック抽出コース　詳細】
本コースでは、下記の3つの項目を重点的に学習できます。

1. 形態素解析
Pythonのモジュールである、MeCabやJanomeを用いた形態素解析や、ユーザー辞書の設定、句点濁点、大文字小文字の統一など正規表現を使った自然言語処理の前処理の方法について学習していきます。

2. 単語の類似性から発話の特徴
TF-IDF値による単語の重み付けがある文書行列から相関係数を計算し、無向ネットワークをNetworkXというPythonのモジュールを用いて可視化していきます。

3. 単語の連続性から発話の特徴
単語の連続性を表すため、2-gramモデルを作成して重複する2-gramの個数をカウントし、有向ネットワークを作成します。

■価格
2,980円（税込）

■お申し込み
当社ホームページ内、日本語テキストのトピック抽出コースお申し込みページ（https://aidemy.net/courses/6110）よりお申し込みください。

【深層学習の時系列分析コースの概要】
深層学習のネットワークである、RNNとLSTMについて学びます。従来、深層学習では、時系列分析ができませんでした。このコースでは、なぜ時系列分析ができなかったのか、どのようにして時系列分析ができるようになったのかについて理解を深めていきます。

【深層学習の時系列分析コース　詳細】
本コースでは、下記の２つの項目を重点的に学習できます。

1. RNN/LSTMの基礎
時系列データを扱えるニューラルネットワークのことをRNNといい、それを発展させたものをLSTMといいます。それらの構造や問題点を学習した後、実際にRNN/LSTMを実装します。

2. LSTMによる自然言語処理実装の基礎
RNN/LSTMの基礎で学んだことを活かして、東京都の消費者物価指数の予測をします。
その後、自然言語処理について学習し、LSTMを用いた自然言語処理の実装を行います。

■価格
2,480円（税込）

■お申し込み
当社ホームページ内、自然言語処理の前処理コースお申し込みページ（https://aidemy.net/courses/5130）よりお申し込みください。