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ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎00：AIと自然言語処理を学ぶ最新のコースがここに！

AIとプログラミングに興味がある皆さん、こんにちは！今日は私たちが開発した最新コース、「ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理（NLP）の基礎」についてご紹介します。

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎01：自然言語処理（NLP）の世界へようこそ！

AIやプログラミングに情熱を傾ける皆さん！今日は、私たちが日々使っている言語をコンピュータがどのように理解するか、その興味深い分野である自然言語処理（NLP）についてお話しましょう。

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎02：自然言語処理（NLP）とは？

今回は自然言語処理（NLP）とは何かについて詳しく見ていきましょう。NLPは、日常生活やビジネスにおいてますます重要性を増しています。それでは、NLPの基本概念とその歴史について学びましょう。

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎03：自然言語処理の基本概念

 今日は、自然言語処理（NLP）の具体的な応用について見ていきましょう。NLPは、日常生活やビジネスの様々な場面で利用されています 

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎04：テキストデータの基本的な扱い方

今回は、NLPにおいて重要な「テキストデータの基本的な扱い方」について詳しく見ていきます。テキストデータの前処理は、NLPプロジェクトの成功に不可欠なステップで す。 

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎05：感情分析の基本

自然言語処理（NLP）の重要な応用の一つである「感情分析」について詳しく見ていきます。感情分析は、テキストデータから人々の感情や意見を抽出する技術で、ビジネスや研究の分野で広く活用されています。

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎06：言語モデルとその種類

 自然言語処理（NLP）の核心技術の一つである「言語モデル」について詳しく見ていきます。言語モデルは、テキストデータの生成や理解において重要な役割を果たします。 

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎07：大規模言語モデルの紹介と活用

 自然言語処理（NLP）の最前線に位置する「大規模言語モデル（LLM）」について詳しく見ていきます。LLMは、非常に多くのパラメータと大量のデータを用いて学習され、高度なテキスト生成や理解が可能なモデルです。 

ChatGPT先生から学ぶAIと自然言語処理の基礎08 ：ChatGPTを用いたNLPアプリケーションの開発

今回は、これまで学んだ知識を基に、実際にChatGPTを用いたNLPアプリケーションの開発プロジェクトを行っていきます。

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第1回：言語学と自然言語処理の基礎

   自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し、生成し、応答する能力を持つことを目指す分野です。本シリーズでは、言語学の基本概念から始まり、NLP技術の進化を追いかけます。音声学や意味論など言語学の基礎を理解し、初期のルールベースアプローチから統計的手法への移行を見ていきます。また、言葉の多義性や文脈依存性といった課題にどのように対処してきたかを解説し、コンテキストベースのアプローチの重要性を探ります。技術の進化を通じて、自然言語処理がどのように発展してきたのかを体系的に学びましょう。 

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第2回：言葉の意味とコンテキストの関係

   言葉の意味を定義することの難しさについて詳述し、コンテキスト（周囲の単語）を用いることで意味をより正確に理解できることを説明します。初期のコンテキストベースのアプローチを紹介し、その有効性を示します。 

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第3回：言葉の意味とコンテキストの関係

  ベクトル空間モデルの概念とその重要性を説明します。初期の単語埋め込み技術であるLSA（Latent Semantic Analysis）やGloVe（Global Vectors for Word Representation）の仕組みを詳述します。 

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第4回：Word2Vecの革新

  Word2Vecの仕組みを詳述し、単語をコンテキストで分類することで意味を捉える手法の革新性を示します。また、Word2Vecの発見がどのように行われたか、CBOWとSkip-gramモデルの違いについても説明します。 

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第5回：遷移図とRNNの登場

  遷移図の基本概念を説明し、従来のモデルの限界を示します。続いて、RNN（Recurrent Neural Network）の基礎を紹介し、その必要性と基本構造を説明します。  

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第6回：深層学習の導入とLSTM, GRUの発展

 深層学習が自然言語処理にどのように導入されたかを説明し、LSTMとGRUのモデルを詳述します。これにより、時系列データとしての自然言語処理の進化を示します。 

自然言語処理の進化：言語学からトランスフォーマーまで 第7回：注意機構とその革新

 注意機構の基本概念を説明し、Seq2Seqモデルにおける注意機構の導入について詳述します。これにより、トランスフォーマーが登場する前の技術的革新を理解します。 

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