イントロダクション
  • コースの概要
  • 自然言語処理の概要
  • チャットボットの概要
学習の準備
  • Anacondaのインストール
  • Jupyter Notebookの使い方
  • 教材のダウンロードと使い方
Pythonの基礎
  • Pythonの基礎1
  • Pythonの基礎2
  • NumPyの基礎
  • Matplotlibの基礎
必要な数学
  • 数学の基本
  • 線形代数の基礎
  • 微分の基礎
  • 正規分布
ニューラルネットワークとバックプロパゲーション
  • ニューラルネットワークの概要
  • バックプロパゲーションの概要
自然言語処理の準備
  • (補足 2020.10)janomeのバージョン指定について
  • 仮想環境の構築
  • Pythonにおける正規表現
  • コーパスの前処理
  • 形態素解析
word2vec
  • word2vecの概要
  • 分散表現の確認
  • 単語の類似度
  • 単語ベクトルの演算
  • 文章の類似度
リカレントニューラルネットワーク(RNN)
  • RNNの概要
  • Kerasの基礎
  • シンプルなRNNの実装
  • RNNによる自然言語処理
  • 勾配クリッピング
LSTM
  • LSTMの概要
  • LSTM層の仕組み
  • シンプルなLSTMの実装
  • GRUの概要
  • シンプルなGRUの実装
  • LSTM、GRUによる自然言語処理
文章の生成
  • Seq2Seqによる対話生成の概要
  • シンプルなSeq2Seq
  • 対話コーパスの前処理
  • 対話の学習
  • 対話の検証
チャットボットの開発
  • チャットボット開発の概要
  • Jupyter Notebookでチャットボット
  • コマンドラインでチャットボット
  • チャットボットの未来
ボーナスレクチャー
  • ボーナスレクチャー