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【現役SEが推薦】Udemyの自然言語処理(NLP)講座おすすめ3選

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  • NLPの独学におすすめのUdemy講座は…?
  • 自然言語処理について解説された良講座を知りたい。

このような悩みを解消すべく、本記事ではUdemyでおすすめの自然言語処理(NLP)講座を現役SEが独断と偏見で厳選して3つ紹介いたします。記事を読むことで、自然言語処理について丁寧に解説されたUdemyの講座を効率よく知ることができるはずです。

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【現役SEが推薦】Udemyの自然言語処理(NLP)講座おすすめ3選

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本章では早速、Udemyでおすすめの自然言語処理(NLP)講座を厳選して紹介します。自身のレベルや学習の目的に合わせて気になった講座を選ぶようにしましょう。

おすすめ講座①【初心者向け】自然言語処理をPythonで学ぼう!形態素解析、tf-idf、WordVec、Doc2Vecを実装!

講座名【初心者向け】自然言語処理をPythonで学ぼう!形態素解析、tf-idf、WordVec、Doc2Vecを実装!
講師名ウマたん (上野佑馬)
定価¥27,800
学習時間4時間15分
学習内容
  • 自然言語処理の基本について理解できます
  • 古典的な自然言語処理のアプローチを学べます
  • Python×MeCabで形態素解析を行い文章を機械に理解させるための処理ができるようになります
  • PythonでTf-IdfやWord2VecやDoc2Vecを使って単語や文章をベクトル化させ様々な処理が行なえるようになります
  • OpenAIのEmbeddingsAPIの使い方が分かります
要件
ある程度Pythonの知識があることが望ましいですが初心者でも問題ないです
対象者
  • 自然言語処理領域に興味のある人
  • 最近のAIの大規模言語モデルのベースになる古典的な自然言語処理に興味のある人
  • OpenAIのEmbeddingsAPIの使い方に興味のある人
  • Tf-IdfやWord2VecやDoc2VecなどのPython実装に興味のある人

自然言語処理の基本を理解!livedoorニュースの記事を元にPythonでMeCabを使った形態素解析を行い、tf-idfやWord2VecやDoc2Vecなどのアプローチで記事をベクトル化しCOS類似度を求めていこう!引用:【初心者向け】自然言語処理をPythonで学ぼう!形態素解析、tf-idf、WordVec、Doc2Vecを実装!

自然言語処理に興味がある初心者から、古典的な手法を学びたい中級者までに最適な講座。PythonとMeCabを使い、自然言語処理の基礎を理解し、実践的なスキルを身につけることができる。

おすすめ講座②BERTによる自然言語処理を学ぼう!Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術

講座名BERTによる自然言語処理を学ぼう!Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術
講師名我妻 幸長 Yukinaga Azuma
定価¥13,800
学習時間4時間10分
学習内容
  • BERT、Transformer、Attentionの仕組み。
  • PyTorch、ライブラリTransformersを使用したBERTの実装。
  • 学習済みモデルのファインチューニングによる調整。
  • 日本語の文章、および英文のBERTによる分類。
  • 自然言語処理技術の概要。
要件
  • Pythonの基礎を学ぶためのテキストがダウンロード可能ですが、動画によるPythonの解説はありません。
  • 何らかのプログラミング経験があった方が望ましいです。
  • Google Colaboratoryを使用するため、ローカル環境はWindowsでもMacでも大丈夫です。
  • Google Colaboratory、およびGoogle Driveを使用するためにGoogleアカウントが必要になります。
  • 海外のライブラリや文献を紹介するので、英語に抵抗感が小さい方が望ましいです。
  • ディープラーニングに関する基礎的な知識が必要になります。
対象者
  • 分かりやすい解説でBERT、Transformer、Attentionについて学びたい方。
  • 一歩進んだ自然言語処理技術を身に付けたい方。
  • PyTorchによる自然言語処理の実装を学びたい方。
  • 自然言語処理を活用し、文章の分類などを行いたい方。

ディープラーニング(深層学習)を使う自然言語処理技術の中でも、特に注目を集めているBERTを解説するコースです。Google Colaboratory環境でPyTorchを使用し、コードを動かしながらBERTの原理、実装を学びます。引用:BERTによる自然言語処理を学ぼう!Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術

BERTやTransformer、Attentionについて分かりやすく学びたい方、または自然言語処理技術を一歩進んで身に付けたい方に最適な講座。BERTを利用した自然言語処理の実装を学び、日本語や英語の文章を分類する能力を得られる。

おすすめ講座③自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発

講座名自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発
講師名我妻 幸長 Yukinaga Azuma
定価¥15,800
学習時間6時間10分
学習内容
  • 自然言語処理(NLP)の本質を理解し、コードが書けるようになります。
  • 夏目漱石、宮沢賢治、江戸川乱歩風のテキストの自動生成について学びます。
  • リカレントニューラルネットワーク(RNN)による自然言語処理を学びます。
  • チャットボットなどに利用可能な、対話文の自動生成について学びます。
  • 自然言語処理を、チャットボットの開発につなげる方法を学びます。
  • LSTM、GRU、Seq2SeqなどのRNNの発展形について学びます。
要件
  • 自分で調べながら環境構築にトライできる方。
  • 何らかの、オブジェクト指向プログラミングの経験があった方がベターです。
  • WindowsでもMacでも大丈夫です。Linuxのサポートは行いませんが、コードは全ての環境で共通のものです。
  • フレームワークにKerasを使います。
  • 開発環境の構築、Pythonや数学の解説動画は、他のコースのものと重複する場合があります。
対象者
  • 自然言語処理を効率よく学びたい方。
  • 自然言語処理を敷居が高いと感じている方。
  • 文書や対話文の自動生成に興味のある方。
  • 自然言語処理の技術をベースに、チャットボットを開発したい方。
  • Kerasで自然言語処理を学びたい方。

ディープラーニング(深層学習)を利用して、日本語を解析し文章を作成しましょう。 NLPを利用した人工知能チャットボットの構築も行います。引用:自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発

自然言語処理を効率よく学びたい方、またはチャットボット開発に興味を持つ方に最適な講座。初心者でも安心して学べる内容で、自動生成技術を駆使し、独自の文体を持つテキストを生成できるようになる。

自然言語処理についてUdemyで学習する5つのメリット

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本章では自然言語処理についてUdemyで学習するメリットをお伝えします。結論、以下の5点が大きなメリットと言えるでしょう。

  1. スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい
  2. 手頃な価格で30日間の返金保証が付いている
  3. 動画学習のため視覚的に理解しやすい
  4. 視聴期限無制限で講座が更新される
  5. 講師に質問できる

その【1】スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい

Udemyはアプリを使ってスマホからでも動画を視聴することができます。そのため、通勤や通学時などの隙間時間を有効活用することができるでしょう。書籍だと荷物になってしまうのでスマホ一つで学習できるのは非常に大きなメリットと言えます。

その【2】手頃な価格で30日間の返金保証が付いている

Udemyの講座はセール時であれば1,000円台と非常に安く購入することができます。また、Udemyでは購入後30日以内であれば、返金申請をすることが可能です。今回紹介した講座を受講してみて「少し肌感に合わなかった」という場合は返金申請してみましょう。

※返金保証について詳しく知りたい方はUdemy公式サイトの返金ページをご覧ください。

その【3】動画学習のため視覚的に理解しやすい

動画での学習であれば、具体的な操作手順や画面の動かし方など、書籍での学習に比べて理解しやすいと言えるでしょう。※個人的にはデュアルディスプレイでUdemyの講座を視聴しながら実際に手を動かしながら学ぶスタイルが一番効率的でおすすめの学習方法です。

その【4】視聴期限無制限で講座が更新される

Udemyの講座は買い切り型なので、一度購入してしまえば追加課金なしでいつでも動画を視聴することができます。数ヶ月後に復習がてら視聴し直したいケースは往々にしてあるかと思うので非常に大きなメリットと言えるでしょう。また、(講師次第ではあるものの)講座は随時アップデートされていくので鮮度の保たれた教材を無期限で視聴可能と言えます。

その【5】講師に質問ができる

Udemyには(有料の)各コースに「Q&A」項目が設けられており、講座の内容について講師に質問することができます。また、他の生徒の質問&回答を確認することもできるので、わからない点が出てきた際に「Q&A」項目を見ることで解決に至ることがあるはずです。

Udemyであれば場所や時間に捉われず手頃な価格で学習可能。買い切り型なので一度購入してしまえば期限無制限で視聴することができるのに加えて、講師に質問することができるので効率的な学習が可能である。

自然言語処理についてUdemyで学習する2つのデメリット

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本章では自然言語処理についてUdemyで学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点が大きなデメリットと言えるでしょう。

  1. 情報が古い可能性がある
  2. 講座の質が悪い場合がある

その【1】情報が古い可能性がある

ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。講座がアップロードされた後に講師による更新がなされていない場合、動画内の情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、Udemyの講座を購入する際は「最終更新日」を必ずチェックするようにしてください。

その【2】講座の質が悪い場合がある

Udemyの講座によっては、講師の声が小さかったり、説明がわかりづらかったりと、質の悪い場合があります。とはいえ、Udemyには先述の通り、30日以内の返金保証が付いているため安心してください。

Udmeyの講座によっては情報が古い場合があるため、購入の際は講座の「最終更新日」を確認すること。講師によっては講座の質が悪い場合があるがUdemyには返金保証制度があるため安心して講座の購入が可能。

自然言語処理について効率的に学ぶために大切なこと

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本章では自然言語処理について効率的に学ぶために大切なことを現役SE目線でお伝えいたします。結論、以下3点を意識するようにしましょう。

  1. アウトプット量を増やす
  2. わからない点は質問する
  3. 書籍など他リソースも活用する

その【1】アウトプット量を増やす

単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。

その【2】わからない点は質問する

学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。Udemyでは講師に質問できるので、自分で調べてわからないことがあれば遠慮なく質問してみましょう。

その【3】書籍など他リソースも活用する

また、Udemyでの学習だけで不十分と感じたら書籍をはじめとした他の学習リソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述のUdemy講座での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。

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まとめ:Udemy講座で自然言語処理(NLP)のスキルアップを図ろう!

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ここまでUdemyでおすすめの自然言語処理(NLP)講座を紹介してきました。記事で紹介した講座はどれも良質なので、自身のレベルや学習の目的に合わせて気になった講座を選ぶようにしてください。本記事が自己成長に励む方のお役に立てたのなら幸いです。

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