どうも。フリーランスエンジニアのウェブマスターです。
今回は、人気プログラミングスクール、Aidemy Premium Planの自然言語処理コースを徹底的に調査しました。
私は普段、主にPython言語を扱ってWEBアプリの開発をしています。
また、副業としてプログラミングスクールの講師もしています。
なので、今回は、現場目線で、自然言語処理コースがおすすめかどうかを忖度なしで評価しました。
また、自然言語処理コースを受講する際の注意点についても書いています。
これから、自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)を受講しようか迷っている方は、是非、参考にして頂ければ幸いです。
Aidemy Premium Planがオススメな人!
Pythonエンジニアへ転職(就職)したい人!
本格的に人工知能(AI)を学習したい人!
マンツーマン指導でしっかりサポートして欲しい人!
Aidemy Premium Planをオススメしない人!
仲間と一緒に成長したい人!
料金(税抜) | 学習期間 | 学習場所 |
---|---|---|
480,000円~ | 3ヶ月~ | オンライン |
転職支援 | 働きながら学習 | フルタイムで学習 |
---|---|---|
〇 | ◎ | ◎ |
【結論】自然言語処理の技術をゼロから体系的に学びたい人におすすめ
結論を先に言うと、自然言語処理コースは、自然言語処理の技術をゼロから体系的に学びたい人におすすめです。
反対に、Python言語を扱ったアプリ開発(システム開発)を学びたい人には向いていません。
自然言語処理って何?
自然言語処理は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術で、人工知能と言語学の一分野です。
身近な例では、Googleの検索エンジンやAIチャットボット(自動音声対話システム)、翻訳アプリなどで自然言語処理の技術が利用されています。
自然言語処理の技術は、今後ますます、世の中へ普及していくことが予測されます。
自然言語処理コースの学習カリキュラム
それでは、自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)の具体的な学習内容を見てみましょう。
以下は、自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)の学習カリキュラムです。
自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)では、Pythonを扱った自然言語処理をゼロから体系的に学習することが出来ます。
番号 | 単元/ 章 | 学習目標 | 学習目安 (時間) |
---|---|---|---|
① | Python 入門 | プログラミング言語「Python」の基本的な使い方の習得 | 7 |
② | Numpy | 「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy(ナンパイ)」を用いた効率的な科学技術計算の習得 | 4.5 |
③ | Pandas | 「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas(パンダス) 」を用いた数表や時系列データの計算の習得 | 5.5 |
④ | Matplotlib | 「Python」のグラフ描画ライブラリ「matplotlib(マットプロットリブ)」を用いた折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフの作成を習得 | 7 |
⑤ | データクレンジング | CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCV を用いた画像加工の方法の習得 | 5.5 |
⑥ | データハンドリング | テキストや.csv を始めとするビジネスデータの収集・加工・結合・マスター化等を通じて「意味あるデータ」に 整形する技能の習得 | 5.5 |
⑦ | 機械学習概論 | 教師あり学習や教師なし学習、各アルゴリズムなどを網羅的に整理・理解する | 4.5 |
⑧ | 教師あり学習(回帰) | 数値予測などを行う「回帰」モデルの実装方法を習得 | 4 |
⑨ | 教師あり学習(分類) | 画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの実装方法を習得 | 6 |
⑩ | 教師なし学習 | クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法の習得 | 5.5 |
⑪ | 自然言語処理 | 文章を数値に変換する手法を学び、 教師あり学習(分類)を使ってカテゴリ分類に挑戦する | 7.5 |
⑫ | ディープラーニング基礎 | DNN を用いて手書き文字認識に挑戦 | 6 |
⑬ | ネガポジ分析 | 自然言語処理を用いた代表的な分析手法を体験する | 7 |
⑭ | 日本語テキストのトピック抽出 | テキストを定量的に解析し、大量の文書を効率よく正確に把握することに役立たせ、新たな知識の発見や戦略の意思決定をできるようにする | 6.5 |
⑮ | 自然言語処理を用いた質問応答 | ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語処理における、前処理、具体的手法を、質問応答システムを作成しながら学習する | 6.5 |
⑯ | 成果物作成 | 自身のポートフォリオとして活用できるブログを作成し、その過程で学習内容の振り返りを行う | 30 |
① Python 入門
プログラミング言語「Python」の基本的な使い方を学習します。
② Numpy
「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy(ナンパイ)」を用いた効率的な科学技術計算を学習します。
③ Pandas
「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas(パンダス) 」を用いた数表や時系列データの計算を学習します。
④ Matplotlib
「Python」のグラフ描画ライブラリ「matplotlib(マットプロットリブ)」を用いた折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフの作成を学習します。
⑤ データクレンジング
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法を学習します。
OpenCVとは、画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つライブラリです。
データ(テキストデータや画像データなど)の中から、重複や誤記、表記の揺れなどを探し出し、削除や修正などを行ってデータの品質を高める作業をデータクレンジングと言います。
データクレンジングは、データ分析で利用するデータの下ごしらえ(前準備)です。
⑥ データハンドリング
テキストや.csvを始めとするビジネスデータの収集・加工・結合・マスター化等を通じて、データを「意味あるデータ」に整形する技能を学習します。
⑦ 機械学習概論
教師あり学習や教師なし学習、各アルゴリズムなどを網羅的に学習します。
⑧ 教師あり学習(回帰)
数値予測などを行う「回帰」モデルの実装方法を学習します。
⑨ 教師あり学習(分類)
画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの実装方法を学習します。
⑩ 教師なし学習
クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法を学習します。
⑪ 自然言語処理
文章を数値に変換する手法を学び、 教師あり学習(分類)を使ってカテゴリ分類に挑戦します。
⑫ ディープラーニング基礎
DNN(ディープラーニング)を用いて手書き文字認識に挑戦します。
⑬ ネガポジ分析
自然言語処理を用いた代表的な分析手法を体験します。
⑭ 日本語テキストのトピック抽出
テキストを定量的に解析し、大量の文書を効率よく正確に把握することに役立たせ、新たな知識の発見や戦略の意思決定をできるようにします。
⑮ 自然言語処理を用いた質問応答
ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語処理における、前処理、具体的手法を、質問応答システムを作成しながら学習します。
⑯ 成果物作成
自身のポートフォリオとして活用できるブログを作成し、その過程で学習内容の振り返りを行います。
ゼロから体系的にな自然言語処理を学べる
自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)では、Pythonを扱ってゼロから体系的に自然言語処理を学べます。
現状、ここまで本格的に自然言語処理を教えているプログラミングスクールは、Aidemy Premium Planが唯一でしょう。
また、Pythonの基本、機械学習の基本から学習が始まるので、プログラミング初心者や、機械学習って何?といった未経験者の方でも十分にやり遂げられる内容です。
自然言語処理コースを修了するにはどのくらいの学習期間が必要?
自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)の学習時間の目安は、合計で118.5時間です。
なので、1日8時間、週5日のフルタイムで学習した場合を仮定すると、約3週間で修了する計算になります。
働きながら、平均して週20時間前後の学習時間を確保できたと仮定すると、約6週間で修了できます。
自然言語処理コースは、自然言語処理をゼロから体系的に学びたい人におすすめ
自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)では、実際に手を動かしながらPythonを扱った本格的な自然言語処理をゼロから体系的に学習します。
質疑応答システムやツイッターのデータから会社の株価を予測するモデルの作成など、実践的な課題が設けられているため、知識だけでなく、実用的な自然言語処理のスキルを身につけることができます。
現状、AI・機械学習やPythonを教えている他のプログラミングスクールで、ここまで詳しく自然言語処理をゼロから体系的に教えているプログラミングスクールはありません。
なので、自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)は、プログラミング未経験者やAI・機械学習未経験者で自然言語処理をゼロから体系的に学びたいという人にとてもおすすめです。
また、私のようにPythonでWEBアプリケーションを開発しているアプリケーションエンジニアは、AIチャットボット(音声対話システム)、自動翻訳アプリなどの自然言語処理を扱った開発の仕事に携わることが多くあります。
そういった場合は、アプリケーションエンジニアでも自然言語処理に関する知識が多少は必要になります。
なので、アプリケーションエンジニアが自然言語処理についての知識を体系的に学習するという用途にもおすすめです。
自然言語処理コースを受講する際の注意点
自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)で学習する内容は、自然言語処理に絞られています。
そのため、自然言語処理だけでなく、Pythonでのアプリケーションの開発も学びたい場合は、AIアプリ開発コース(Aidemy Premium Plan)を合わせて受講した方が良いでしょう。
また、機械学習について、さらに学びたい場合は、データ分析コース(Aidemy Premium Plan)も合わせて受講するのがおすすめです。
Aidemy Premium Planは受講期間内であれば、コースが受け放題です。
受講期間は、3ヶ月プラン、6ヶ月プラン、9ヶ月プランがあります。
フルタイムで学習する場合は、3ヶ月プラン、働きながら学習する場合は、6ヶ月プランを選べば、自然言語処理コース(Aidemy Premium Plan)、AIアプリ開発コース(Aidemy Premium Plan)、データ分析コース(Aidemy Premium Plan)の3コースを期間内丁度ぐらいで終わらせることができるでしょう。
3コースを合わせて受講することで、AI・機械学習、データ分析、アプリ開発に関して、相乗的により理解を深めることができます。
なので、フルタイムで学習するなら3ヶ月プラン、働きながら学習するなら6ヶ月プランを選ぶのがおすすめです。
【まとめ】自然言語処理コースはおすすめ
今回は、Aidemy Premium Planの自然言語処理コースはおすすめなのかどうかについて解説しました。
今回の内容をまとめると以下になります。
- 自然言語処理コースでは、ゼロから体系的に自然言語処理を学べる
- 自然言語処理コースは、フルタイムで学習すれば3週間、働きながらだと6週間で修了できる
- 自然言語処理コースは、自然言語処理をゼロから体系的に学びたい人におすすめ
- Pythonでのアプリケーションの開発も学びたい場合は、AIアプリ開発コースを合わせて受講した方が良い
- 機械学習について、さらに学びたい場合は、データ分析コースも合わせて受講するのがおすすめ
- Aidemy Premium Planは受講期間内であれば、コースが受け放題
- 3コースを合わせて受講することで、AI・機械学習、データ分析、アプリ開発に関して、相乗的により理解を深めることができる。
- Aidemy Premium Planは、フルタイムで学習するなら3ヶ月プラン、働きながら学習するなら6ヶ月プランがおすすめ
Aidemy Premium Planは、当サイト一押しのプログラミングスクールです。
AI・機械学習やデータ分析を本格的に学びたい、Pythonエンジニアを目指したいなら、Aidemy Premium Planが1番おすすめです。
Aidemy Premium Planがオススメな人!
Pythonエンジニアへ転職(就職)したい人!
本格的に人工知能(AI)を学習したい人!
マンツーマン指導でしっかりサポートして欲しい人!
Aidemy Premium Planをオススメしない人!
仲間と一緒に成長したい人!
料金(税抜) | 学習期間 | 学習場所 |
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480,000円~ | 3ヶ月~ | オンライン |
転職支援 | 働きながら学習 | フルタイムで学習 |
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