目次

第1章 Web技術の基礎と仕組み

  1.1 インターネットとWeb

  1.2 クライアント・サーバモデル

  1.3 Webクライアント

  1.4 Webのデータ通信と構造

  1.5 モダンWeb開発の潮流

  1.6 まとめ

第2章 機械学習

  2.1 機械学習とは

  2.2 教師あり学習

  2.3 教師なし学習

  2.4 深層学習

  2.5 まとめ

第3章 自然言語処理

  3.1 テキストデータの扱い方と基礎概念

  3.2 形態素解析

  3.3 固有表現抽出

  3.4 構文解析

  3.5 意味解析

  3.6 応用タスク

  3.7 言語資源

  3.8 まとめ

第4章 情報検索

  4.1 情報検索の流れ

  4.2 転置インデックス

  4.3 単語の出現傾向を用いたランキング手法

  4.4 リンク構造を用いたランキング手法

  4.5 機械学習を用いたランキング手法

  4.6 情報検索の評価

  4.7 クエリ自動補完・クエリ推薦

  4.8 まとめ

第5章 情報推薦

  5.1 Webにおける情報推薦

  5.2 ユーザの嗜好表現

  5.3 アイテムの内容に基づく情報推薦

  5.4 協調フィルタリングに基づく情報推薦

  5.5 深層学習を用いた情報推薦

  5.6 ハイブリッド型の情報推薦

  5.7 推薦手法の評価

  5.8 まとめ

第6章 大規模言語モデルとその応用

  6.1 言語モデルの概念と歴史的背景

  6.2 Transformer

  6.3 Transformerを基盤とした言語モデル

  6.4 Transformerを基盤とした言語モデルの学習

  6.5 LLMを活用したアプリケーション

  6.6 LLMの課題

  6.7 まとめ

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