はじめに
  • このコースの概要
  • Anacondaのインストール(Windows)
  • Anacondaのインストール(Mac)
  • Anacondaのアップデート(旧版をインストールしている方のみ)
Pythonによる形態素解析にチャレンジ(janome)
  • このセクションの概要
  • 形態素解析を実行してみよう(単文)
  • 単語の出現頻度を数えてみよう(1/2)
  • 単語の出現頻度を数えてみよう(2/2)
  • 練習課題: 出現頻度のカウント
  • Wordカウントのソースコード
Word2Vecにチャレンジ(gensim)
  • 単語のベクトル表現とは?
  • Word2Vecライブラリ(gensim)のインストール
  • Word2Vecで文章を読む(データ準備)
  • Word2Vecモデルを作る(モデルファイルを作成)
  • Word2Vecモデルを使ってみよう(近似単語を表示)
  • 練習課題: Word2Vecモデルを作ろう
  • Word2Vecのソースコード
Wikipediaを辞書にしてWord2Vecにトライ(MeCab・gensim・Word2Vec)
  • このセクションの概要とデータダウンロード
  • Rubyとwp2txtのインストール(Windowsオンリー)
  • wp2txtのインストール(macOSオンリー)
  • 7-Zipのインストール(Windowsオンリー)
  • Mecabのインストール(Windowsバイナリー)
  • Mecabのインストール(macOS編・ソースからビルド)
  • 拡張版IPA辞書のインストール(macOSのみ)
  • wp2txtの実行
  • テキストファイルを1つにまとめる
  • 分かち書きファイルを作成する
  • Word2Vecのモデルを生成しよう
  • モデルを保存し、ベクトル演算をしてみよう
RNNとLSTMの仕組みを理解しよう
  • Word2VecからRNNへ
  • Word2Vecの2つのモデル(CBOWとSkip-gram)
  • RNNの仕組み
  • RNNセルと問題点(LSTMへ)
  • LSTMセル(セルステート・忘却ゲート)
  • 入力ゲートとセルステート値の更新
  • 出力値の計算
LSTMで文章を生成しよう
  • Kerasをインストールしよう(1/2)
  • Kerasをインストールしよう(2/2)
  • Jupyter Notebookを追加してライブラリをインポートしよう
  • 文章から辞書を作成しよう
  • 文章と次に来る文字を記録しよう
  • テキストをベクトル化しよう
  • モデルを定義しよう
  • 学習して文章を生成しよう
  • 途中経過
  • 最終的な出力
  • テキスト生成のノートブック
TensorFlowで機械翻訳に挑戦
  • 注意:TensorFlow 1.6での変更
  • セクションの概要
  • Python実行環境の追加
  • フォルダ追加とコードのクローニング
  • 翻訳データのダウンロード
  • エンコーダー・デコーダーモデル
  • トレーニングの実行
  • モデルの保存
  • パフォーマンスモニターでCPU稼働率をチェックしてみよう
  • モデルサイズを小さくして学習をしてみよう
  • TensorFlow 1.3.0 GPUのインストール(cuDNN 6.0)
  • TensorFlow 1.3.0 GPUでトレーニングを実行
  • トレーニングの経過
  • GPU版実行時のCPU負荷
  • 途中経過
  • 機械翻訳を実行してみよう
RNNでセンチメントアナリシス(感情分析)に挑戦
  • このセクションの概要
  • データの準備とノートブックの追加
  • データの読み込みと変数への格納
  • 単語やレビューのベクトル化
  • ラベルと特徴ベクトルをつくろう
  • データを分割しておこう
  • エンベディングレイヤーを定義しよう
  • LSTMセルとレイヤーを定義しよう
  • 推定と推定精度評価の式を定義しよう
  • 指定サイズでバッチデータを取得するモジュール定義
  • トレーニングを実行しよう
  • テストを実行しよう
  • このセクションで使用したノートブック
LSTMで株価予想を行ってみよう
  • このセクションの概要
  • データをロードする関数を定義しよう
  • 正規化処理を定義しよう
  • ネットワーク(モデル)を定義する関数を定義しよう
  • 株価を予測する関数を定義しよう
  • lstm.pyの修正
  • 株価を予測してみよう
  • 株価を予測してみよう(2/2)
ボーナスセクション(補足動画など)
  • Atomのパッケージを追加しよう(オプション)