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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/tensorflow_rnn/
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**课程名称：** 【TensorFlow・Kerasで学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec) **课程概述：** 本课程旨在教授学员如何使用Python 3、TensorFlow和Keras进行时序数据处理，特别是自然语言处理（NLP）和深度学习在股票价格预测等领域的应用。课程内容全面，从基础的环境搭建到高级模型实现，涵盖了形态素分析、Word2Vec、RNN、LSTM、Sequence-to-Sequence模型以及文本生成和机器翻译等主题。 **主要学习内容：** * **环境搭建：** 使用Python 3和Jupyter Notebook进行课程实操，可在浏览器中编写和执行代码。 * **自然语言处理基础：** * 形态素分析：使用MeCab和Janome等工具对文本进行分词和词性标注。 * Word2Vec：学习如何使用Gensim库在大型文本语料库（如Wikipedia日语文章）上训练Word2Vec模型，用于词向量表示。 * **基于RNN/LSTM的时序数据处理：** * RNN和LSTM的应用：深入理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的工作原理及其在处理序列数据中的优势。 * Sequence-to-Sequence模型：学习如何构建和训练Sequence-to-Sequence模型，常用于机器翻译和文本摘要等任务。 * 文本处理与生成：利用NLP技术和深度学习模型实现文本处理和文本合成。 * **深度学习在股票价格预测中的应用：** 学习如何构建深度学习模型来预测股票价格，并提供相应的教程和示例。 * **实例教程：** 课程包含多个实际操作教程，如株価予測、感情分析、文章合成和机器翻译的执行结果展示。 **课程特色：** * **实战导向：** 课程注重实践操作，通过实际案例讲解理论知识。 * **循序渐进：** 从环境搭建开始，逐步深入到复杂的模型实现，适合初学者。 * **内容更新：** 课程内容会根据学员的反馈和技术发展进行更新，例如新增了感情分析和文章合成等章节。 * **互动性：** 鼓励学员在论坛或通过消息提出希望学习的主题，课程会尽力加入技术上可行的内容。 **受众群体：** 本课程特别适合希望从零开始学习形态素分析、RNN和LSTM等时序数据处理技术的初学者。 **特别注意：** * 本课程以视频形式呈现，并提供详细的环境搭建和操作讲解。 * 如果学员更倾向于通过书籍学习，或者已经对LSTM、GRU等模型有深入了解，可能不适合直接学习本课程。 * 若误注册，可在30天内申请退款。
*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、 自然言語処理（形態素解析、Word2Vec、RNNによるSequence-To-Sequence）RNN/LSTMによる文章処理、合成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。
