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セミナー・イベント情報@プログラミング+第5回

【1/28(土) ITエンジニアの最新技術活用のための6時間セミナー】

ディープラーニングによる自然言語処理とチャットBOTの基礎

2017年01月14日 15時00分更新

文● 角川アスキー総合研究所

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TensorFlowの実際とビジネスに応用可能なリカレントニューラルネットワークの基礎

 2017年、ソフトウェア開発の世界は大きな変化の時期にさしかかっています。そうした中でも、多層ニューラルネットワークによる“ディープラーニング”(深層学習)の活用事例が増えているのは注目すべき出来ごとです。こうした変化によって、“人工知能”の実現可能性に関する議論も行えるようになってきたのはご存知のとおりです。しかしながら、いまこれを活用するチャンスに恵まれた人たちの仕事は、あらゆる分野に応用して実装することではないでしょうか?

 本セミナーは“深層学習”を代表するニューラルネットワークモデルであるリカレントニューラルネットワーク(RNN:Recurrent Neural Networks 再帰的ニューラルネットワーク)を取り上げます。リカレントニューラルネットワークの動作を理解することは現在の人工知能の熱狂を正しく理解する鍵となる概念です。ここでは、系列情報、制御、予測を行う手法を解説し、実問題を解く際に必要となる技術と知識を解説します。

 毎日のようにメディアをにぎわせている人工知能技術の話題は、初期に話題となった画像認識や画像分類などから次の段階にすすんでいます。我々の解くべき問題の多くには、系列情報、履歴データ、順序性があるからです。たとえば、自動運転では、時々刻々変化する道路状況や交通情報があり、系列情報や動画として、運行履歴と合わせて考える必要があります。Webデータの閲覧履歴に基づいてユーザの購買行動を解析する場合にも、時系列情報を扱う必要があります。

2017年の大きなトレンドである"会話型人工知能"も解説・展望

 一方、人工知能に関する重要なテーマの1つが“自然言語処理”の分野です。自動翻訳や音声認識、チャットBOTやアシスタントなど、人間とのインターフェイスにおいても不可欠となるからです。ユーザとの対話を介してレコメンドシステムを構築する場合や、対話システムを構築する課題設定でも系列情報を扱うリカレントニューラルネットワークが、注目を集めています。本セミナーでは、わずか数年前に比べて飛躍的な進化をとげている自動翻訳や音声認識技術の基礎をなす自然言語処理技術を紹介し、ビジネスに応用可能な実例を通じてリカレントニューラルネットワークの基礎を学びます。加えて,会話型人工知能の応用や将来の展望します。

 2015年から2016年にかけて、フェイスブック、LINE、マイクロソフト、グーグル、中国の百度などの大手IT企業やシリコンバレーのスタートアップ企業も含めて数多く企業や団体が深層学習のフレームワークやAPIを公開しています。本セミナーでは、現時点で世界的に見て最も利用者の多いTensorFlow を取り上げ、実際のコードの閲覧して動作を示しながら、解説を行います。

講義内容

1. ニューラルネットワークの基礎
2. TensorFlow に用いられる計算グラフと誤差逆伝播法の理解
3. 単語埋め込みモデルによる意味表現
4. リカレントニューラルネットワークの考え方と TensorFlow による実装方法
5. リカレントニューラルネットワークを用いた自然言語処理
6. 3,4,5 を用いた自然言語処理技術を活用した対話BOTシステムの解説

 講師は、『Pythonで体験する深層学習』(コロナ社)、『ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習あるいはその心理学』(新曜社)の著者であり、人工知能学会2015年度研究会優秀賞(SIG-LSEことば工学研究会「ニューラルネットワーク物語生成モデル」単著)を受賞の浅川伸一氏、『TensorFlowはじめました実践!最新Googleマシンラーニング』(インプレスR&D・NextPublishing)の有山圭司氏です。

 これを読まれている方々の所属する企業や組織にも、多くの時系列情報、経歴データがあり、自然言語処理を想定しうるシステムがあるのではないでしょうか? 本セミナーは、そうした方々が関わられるシステムにリカレントネットワークを応用するための基礎を理解していただき、今後の取り組みの向性をつかんでいただくことを目的としています。

浅川伸一(博士):東京女子大学 情報処理センター勤務

早稲田大学在学時はピアジェの発生論的認識論に心酔する。卒業後エルマンネットの考案者ジェフ・エルマンに師事、薫陶を受ける。以来人間の高次認知機能をシミュレートすることを目指している。知的情報処理機械を作ることを通して知的情報処理とは何かを考えたいと思っている。著書に『Python で実践する深層学習』(2016、コロナ社)、『ディープラーニング、ビッグデータ,機械学習---あるいはその心理学 』(2015、新曜社)。『ニューラルネットワークの数理的基礎』『脳損傷とニューラルネットワークモデル,神経心理学への適用例』いずれも守一雄他編。『コネクショニストモデルと心理学』 (2001、北大路書房)など。

有山圭二:有限会社シーリス代表

著書に『TensorFlowはじめました 実践!最新Googleマシンラーニング』(インプレスR&D・NextPublishing)、『[改訂版]Android Studioではじめる簡単Androidアプリ開発』(技術評論社)ほか。

1/28 ITエンジニアの最新技術活用のための6時間セミナー「ディープラーニングによる自然言語処理とチャットBOTの基礎」

【開催概要】
■日時:2017年1月28日(土) 13:00~19:30(12:30受付開始)
※途中適宜休憩ははさみます。
■主催:株式会社角川アスキー総合研究所
■会場:角川第3本社ビル 3F(東京都千代田区富士見1-8-19)
■参加費:16,200円(税込)
■総合司会:遠藤諭(角川アスキー総合研究所)
■■参加登録はコチラから!(Peatixの予約ページに遷移します)■■

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