NLPの方向から学びたい場合、どのような良い提案をしていますか？
NLPに興味を持っているのがうれしいです！自己学習NLPを開始するのに役立ついくつかの提案があります：

1.基本的な知識を学ぶ：まず第一に、コンピューターサイエンス、プログラミング、基本的な数学の知識を理解する必要があります。NLPフィールドで最も一般的に使用されるプログラミング言語の1つであるため、Pythonプログラミング言語を学習することをお勧めします。さらに、線形代数、計算、確率理論、統計などの数学的知識も非常に役立ちます。
2. NLP関連の理論とテクノロジーを学ぶ：言語モデル、埋め込まれた単語、単語分割、文分析、セマンティック分析など、NLPの基本概念に精通しています。「JurafskyやMartin」などの古典的な教科書など、NLPに関する本やチュートリアルを読むだけでなく、Stanford UniversityのCS224N、CORNELL UNIVERSITYのCS4740などのオンラインコース。
3.学習機械学習と深い学習：NLP分野の現在の開発は、機械学習と深い学習技術に依存します。監督と学習、監視されていない学習、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、循環ニューラルネットワーク（RNN）、長期メモリネットワーク（LSTM）など、これらの分野の基本概念と方法を学ぶことを強くお勧めします。トランスなどAndrew Ngの「機械学習」コースとIan Goodfellowの「Deep Learning」の本を参照できます。
4.プロジェクトの実践：理論的知識を統合するには、実際のプロジェクトに参加することが非常に重要です。単純なNLPタスク（感情分析やテキスト分類など）から始まり、複雑なタスク（機械翻訳、Q＆Aシステムなど）を徐々に把握できます。実際には、NLPツールライブラリ（NLTK、宇宙、生成、ハグのフェイストランスなど）の使用方法を理解することは非常に有益です。
5.コミュニティに参加し、論文を読む：現在の研究の進捗状況と技術的傾向を理解するために、フォーラム、ブログ、GitHubプロジェクトなど、NLPコミュニティに参加してください。特定の研究方法とアプリケーションを詳細に理解するために、トップレベルの会議（ACL、EMNLP、NAACL、ICLR、ニューリップなど）の論文を読んでください。
6.競争と課題に参加する：関連するNLPゲーム（Kaggle、AI2、その他の組織など）に参加し、スキルと実践的な経験を向上させ、似たような友人に会うことができます。
7.常に学習と実践：NLPは急速な発展の分野であり、学習と実践の熱意を維持するために非常に重要です。基本的な知識とスキルを把握し、プロジェクトと課題に積極的に参加し、NLPのすべての側面を徐々に理解し、習得します。

スムーズな学習をお祈りします！