【TensorFlow・Kerasで学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec)

Description

*2017/12/3 株価予測のチュートリアルを順次掲載しています。

*2017/9/19 感情分析のセクションを追加しました。

*2017/9/14 Kerasを使用した文章合成のチュートリアルを追加しました。

*2017/9/12 機械翻訳の実行結果を掲載しました。10日間トレーニングしたモデルを使用しました。

＊2017/9/3 Wikipedia日本語記事全文を使用したWord2Vecのチュートリアルを掲載しました。モデル生成に丸1日かかりました。

＊2017/9/1 リクエストの大変多かったTensorFlowのSequence-To-Sequenceチュートリアルのプログラムを動作させてプロセスを収録しています。現在、2日間ほどプログラムを稼働し続けています。学習が完了したら結果をアップロードします。

Python3とTensorFlowやMeCab, Janome, Gensimなどを使用して、

1. 自然言語処理（形態素解析、Word2Vec、RNNによるSequence-To-Sequence）
2. RNN/LSTMによる文章処理、合成
3. ディープラーニングによる株価予測プログラム開発

などにチャレンジします。

実習には、Python 3 とJupyter Notebookを使用し、ウェブブラウザ上でコードを書いてプログラムを実行できます。

チャレンジしたいトピックも募集しています。リクエストがあってテクニカルに可能なものは収録しますので、フォーラムやメッセージでお知らせください。

＊＊＊　受講上の注意　＊＊＊

このコースは動画で、はじめて形態素解析やRNNなどを学ぶ方のためのコースです。

環境構築から１つ１つ丁寧に解説していきますので、

・動画より書籍で学びたい方

・すでにLSTMやGRUなどについて詳しく学ばなくても結構

という方は、間違って受講されないようご注意ください。

また、間違えて登録した方は30日以内であれば返金可能なのでお試しください。

What You Will Learn!

• Word2Vecや、Sequence2SequenceなどTensorFlowの時系列データ処理のチュートリアルを理解できるようになります。
• TensorFlowを用いたRNNによる機械学習ができます。
• RNNの動作原理について理論を学習し、コードを書いて理解を深めます。
• LSTMの仕組みについて理解し、コードを実装して理解を深めます。
• Kerasを使用したLSTMによる文章合成プログラムを作成できます。

Who Should Attend!

• Pythonを使用した自然言語処理の仕組みと実装方法を学びたい方
• 時系列データのディープラーニングによる処理を学びたい方
• 頻繁なアップデートでパニックしない方
• 英語のメニューでパニックしない方
• TensorFlow入門コースを受講、または内容を理解している方
• ニューラルネットワークの原理について、ニューラルネットワークのコースを受講したか、理解している方
• ビデオを視聴するのが苦でない方（書籍の方がいい方にはお勧めしません）

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