自然言語処理を学ぶのにおすすめの講座7選！必要な基礎知識を解説

自然言語処理（NLP）は、AIや機械学習の分野で重要な役割を果たす技術の一つです。

自然言語処理を学びたくても以下のような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、自然言語処理を身につけたい方に向けて以下の内容を解説します。

自然言語処理を学び、スキルを向上させることで、ビジネスや研究分野で効率的な意思決定や洞察力を向上させることが可能になります。ぜひ、参考にしてみてください。

この記事の監修者

自然言語処理とは

自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）は、人間が日常的に使用する自然言語をコンピューターが処理する技術のことです。この技術は、テキストや音声などの自然言語データを解析し、理解・生成・翻訳などの様々なタスクを行います。

自然言語処理の目的は、コンピューターが自然言語を理解し、その意味や文脈を適切に処理できるようにすることです。

自然言語処理は、機械学習やディープラーニングなどの人工知能技術を活用しています。代表的な応用例としては、機械翻訳、テキスト分類、感情分析、質問応答システム、要約、音声認識などがあります。

これらの応用は、様々な分野で利用されており、例えば検索エンジン、仮想アシスタント、自動翻訳システム、金融取引の監視、医療記録の解析などに応用されています。

自然言語処理が学べるおすすめの講座7選

自然言語処理を学びたい方に向けて、おすすめのオンライン講座を7つご紹介します。

これらの講座は、初心者から上級者まで幅広いレベルに対応しており、自然言語処理の基本から応用まで学ぶことができます。ぜひ参考にしてみてください。

侍テラコヤ

侍テラコヤは、日本のプログラミング教育プラットフォームで、プログラミング初心者から上級者まで、幅広いレベルの学習者に対応しています。

自然言語処理に関しては、Pythonの基礎やデータ分析、機械学習などの教材が用意されており、実践的なスキルを身につけることができます。

また、現役エンジニアとのマンツーマンレッスンやQ&A掲示板で質問し放題なので、学習のサポートも充実しています。また、柔軟なスケジュールで学習できるため、仕事や学業と両立しながら自然言語処理を学ぶことが可能です。

侍テラコヤは、無料体験も実施しているので、気軽に試してみることができます。自然言語処理の魅力や可能性を知り、スキルアップに役立てましょう。

項目	概要
学習サイト名	侍テラコヤ
特徴	・日本最安級のサブスク型オンラインITスクール ・50種類以上の教材が学び放題 ・Python、Java、Ruby、PHP、C言語、JavaScriptなどの言語や、Webデザイン、ゲーム開発、AWSなどの分野を学べる ・現役エンジニアとのマンツーマンレッスンやQ&A掲示板で質問し放題 ・全額返金保証に対応 ・転職・就職サポート
対象レベル	初心者〜
費用	月額0円〜（有料プランは税込2,980円〜）

Udemy

Udemyは、世界最大級のオンライン学習プラットフォームで、自然言語処理の実践的なコースを多数用意しています。

「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」では、PythonとKerasを使って、夏目漱石や宮沢賢治風のテキストや対話文の自動生成を行う方法を学べます。「【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！」では、古典的な自然言語処理のアプローチを学び、MeCabで形態素解析や単語・文章のベクトル化を行えるようになります。

Udemyのコースは、動画や資料、クイズなどで学習でき、受講生同士や講師とのコミュニケーションも可能です。

また、受講料は一律で、一度購入すればいつでもアクセスできます。

項目	概要
学習サイト名	Udemy
特徴	・プロの講師によるオンデマンドビデオレッスン ・実践的なプロジェクトベースの学習 ・専門の講師陣が質問や疑問に対応 ・ダウンロード可能な資料やサンプルコード
対象レベル	初心者〜
費用	0円〜（有料プランは税込1200〜27800円）

AIジョブカレ

AIジョブカレは、日本ディープラーニング協会（JDLA）のエンジニア資格であるE資格の認定講座を提供しており、ディープラーニングの原理から実装・チューニングまで実務で使えるスキルを体系的に学べます。

自然言語処理に関しては、TransformerやBERTなどの最新技術をハンズオン形式で体験できる特別講義や、ケーススタディ実演講座があります。

また、講師は全員3年以上の経験をもつ深層学習の実務家・専門家で、実践的な事例やアドバイスを聞くことができます。

項目	概要
学習サイト名	AIジョブカレ
特徴	・エンジニアリング教育プラットフォームで、AI関連のコースを提供 ・ 実践的なカリキュラム ・ オンライン学習プラットフォーム ・専門家による指導やフィードバック ・初心者から上級者まで幅広いレベルに対応
対象レベル	初心者〜
費用	70,400円（税込）〜

AIアカデミー

AIアカデミーは、機械学習やデータ分析が学べるサブスクリプション型のオンラインITスクールで、チャットで質問し放題の環境が提供されます。

自然言語処理に関しては、自然言語や自然言語処理とは何かを学ぶ入門講座や、Pythonを使って自然言語処理の基礎技術を実践する講座³などがあります。また、AI Academy Bootcampでは、JDLAのE資格の認定講座を受講でき、ディープラーニングの原理から実装・チューニングまで実務で使えるスキルを体系的に学べます。

AIアカデミーは、無料体験も実施しているので、気軽に試してみることができます。

項目	概要
学習サイト名	AIアカデミー
特徴	・AI技術に特化したオンライン学習プラットフォームである ・実践的なカリキュラムで、実世界の課題に対処するスキルを身につけることができる ・専門家による動画講義や演習問題を通じて理論と実践をバランスよく学ぶことができる ・随時受講可能なオンデマンド形式のコースや、定期的に開催されるライブセッションがある ・初心者から上級者までの幅広いレベルに対応しており、個々の学習スタイルに合わせたカスタマイズが可能
対象レベル	初心者〜
費用	0円〜（有料プランは月額980円〜）

Aidemy

Aidemyは、AIプログラミングを10秒で始められる学習サービスで、自然言語処理の基礎から応用まで幅広く学べます。

自然言語処理コースでは、Pythonの基礎やデータ分析、機械学習などの教材が用意されており、実践的なスキルを身につけられます。

また、Aidemy Premium Planでは、個別のメンタリングやチャットサポートが受けられ、自然言語処理を利用した株価予測などの応用課題に挑戦できます。

Aidemyは、無料体験も実施しているので、気軽に試してみることができます。自然言語処理の魅力や可能性を知り、スキルアップに役立てましょう。

項目	概要
学習サイト名	Aidemy
特徴	・AI技術に特化したオンライン学習プラットフォーム ・実践的なプロジェクト ・専門家による動画講義や実践的な演習問題 ・個別の学習コース＋定期的に開催されるライブセッション ・初心者から上級者までの幅広いレベルに対応
対象レベル	初心者〜
費用	0円〜（有料プランは298,000円〜）

スキルアップAI

スキルアップAIは、AI/DX人材育成・組織構築の支援パートナーとして、機械学習やディープラーニングの基礎から応用までを幅広くカバーする講座を提供しています。

自然言語処理に関しては、伝統的な手法から最先端の手法（word2vec、RNN、Transformer、BERTなど）までを取り上げる「現場で使える自然言語処理実践講座」や、自然言語処理の基礎知識を身につける「現場で使える自然言語処理基礎講座」などがあります。

また、チャットで質問し放題の環境や、無料トライアルも実施しているので、気軽に試してみることができます。

項目	概要
学習サイト名	スキルアップAI
特徴	・AI技術に特化したオンライン学習プラットフォーム ・実践的なプロジェクトや課題 ・専門家による動画講義や実践的な演習問題 ・学習者のニーズに合わせた柔軟な学習プランやカスタマイズが可能 ・初心者から上級者までの幅広いレベルに対応
対象レベル	初心者〜
費用	49,500円～（税込）

キカガク

キカガクは、最先端のAI技術を最短距離で学べる学習サイトで、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、画像認識、自然言語処理などの基礎から応用までを幅広くカバーする講座を提供しています。

自然言語処理に関しては、自然言語とは何かから始めて、ニュース記事の自動分類や文章生成などの実践的な課題に挑戦できます。また、PyTorchやTensorFlowといった有名なフレームワークを使って、ニューラルネットワークの理論と実装を学べます。

キカガクは、無料で学べる教材や、教育訓練給付金制度などのお得なサービスもあります。

項目	概要
学習サイト名	キカガク
特徴	・AIに特化したオンライン型プログラミングスクール ・目的に合わせたカリキュラムが充実しており、初心者から上級者まで幅広く対応 ・長期コース受講後は、他のすべてのコースの動画も無料で閲覧可能 ・給付金の対象講座 ・AIエンジニア・データサイエンティストに特化した転職サポート
対象レベル	初心者〜
費用	50,000円～（税込）

自然言語処理を学ぶために必要な基礎知識

自然言語処理を学ぶためには、言語学、数学、統計学、機械学習などの分野からの理解が重要です。

言語学の知識は、文法、意味論、音韻論など、言語の構造と機能について理解するのに役立ちます。また、数学と統計学の知識は、モデルの構築やデータ解析に不可欠です。

さらに、機械学習の基礎を理解しておくことも重要であり、特に深層学習の技術を用いる場合には、ニューラルネットワークや勾配降下法などの概念を理解しておく必要があります。

ここでは自然言語処理を学ぶために必要な知識について説明します。

プログラミング言語や数学、統計学などの基礎知識が必要

自然言語処理を学ぶには、プログラミング言語や数学、統計学などの基礎知識が不可欠です。

プログラミング言語の理解は、テキストデータの処理や解析に必要であり、PythonやRなどの言語が特に一般的です。

数学の知識は、確率論や線形代数などの概念を含み、自然言語処理アルゴリズムの理解や実装に役立ちます。統計学は、データの分析やモデリングに必要な重要なスキルであり、自然言語データの解釈や予測モデルの構築に関連します。

これらの基礎知識を身につけることで、自然言語処理の複雑な概念や技術を理解し、実践的な問題に対処する能力が向上します。

自然言語処理に必要なツール

自然言語処理を実施するためには、様々なツールが利用されます。これらのツールには、テキストデータの前処理、言語モデルの構築、文書分類、意味解析などのタスクを支援する機能が含まれます。

ここでは自然言語処理に必要なツールである「ライブラリ」と「フレームワーク」について解説します。

データの操作や分析に必要なライブラリ

自然言語処理におけるデータの操作や分析には、PythonのライブラリであるNLTKやspaCyが広く用いられています。

これらのライブラリには、テキストデータのトークン化（分割）、ストップワード（意味を持たない一般的な単語）の除去、品詞タグ付け（単語の品詞を特定する）、文法解析（文の構造を解析する）などの機能が含まれています。

さらに、機械学習ライブラリであるscikit-learnやTensorFlow、PyTorchを使用して、テキストデータの特徴量抽出やモデルの構築も行われます。

これらのツールとライブラリを組み合わせることで、自然言語処理タスクを効果的に実装し、分析することが可能です。

ディープラーニングのモデルを構築するフレームワーク

自然言語処理におけるディープラーニングのモデル構築には、TensorFlowやPyTorchといったフレームワークが利用されます。これらのフレームワークは、ディープラーニングモデルを構築し訓練するための機能を提供しています。

例えば、多層ニューラルネットワークの構築、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などの特殊なネットワークの構築、モデルの訓練、評価、推論などの機能を提供しています。

これらのフレームワークは、高度な自然言語処理タスクを実装する際に非常に便利であり、多くの研究や実務で広く利用されています。

自然言語処理の習得には講座受講がおすすめ

自然言語処理は、日々進化する技術であり、その学習には適切な指導が欠かせません。

この記事では、初学者向けから実践的なコースまで幅広い講座を7つ紹介しました。

それぞれの講座は、初心者から上級者まで幅広いレベルに対応しており、基本から応用まで幅広い内容をカバーしています。また、自然言語処理に必要な基礎知識や技術を徹底的に解説しており、実践的なプロジェクトや演習も充実しています。

自然言語処理の適切な講座を選び、効率的に基礎知識を身につけましょう。