本書は、テキスト処理の基礎から応用、最新のAI連携までを網羅的に解説します。UNIXコマンド、正規表現、プログラミング言語、自然言語処理、Prompt Engineeringといった幅広い技術を習得し、ログ解析、設定ファイル管理、テキストマイニングなどの実践的な課題解決能力を養います。読者は、テキストデータを効果的に処理し、AI技術を活用して新たな価値を創造できるようになります。

実践！テキスト処理エキスパート養成講座：sed、AI連携からPrompt Engineeringまで

第1章：テキスト処理の基礎とUNIXコマンドライン入門

第2章：正規表現の基礎と応用

第3章：sedによる高度なテキスト変換

第4章：awkによるデータ抽出と加工

第5章：テキスト処理のためのプログラミング言語：Python

第6章：テキストエディタの活用：Vim、Emacs

第7章：ログ解析：実践的なテクニック

第8章：設定ファイル管理：YAML、JSON、TOML

第9章：テキストデータの前処理：クリーニングと変換

第10章：自然言語処理の基礎：NLTK、spaCy

第11章：テキストマイニング：パターン発見と知識獲得

第12章：Prompt Engineeringの基礎

第13章：大規模言語モデル(LLM)との連携：OpenAI API、LangChain

第14章：Prompt flowの導入と活用

第15章：テキスト処理のパフォーマンスチューニング

第16章：セキュリティ：テキスト処理におけるリスクと対策

第17章：トラブルシューティング：よくある問題とその解決策

第18章：テキスト処理の未来：最新動向と今後の展望

第19章：ケーススタディ：実務におけるテキスト処理の応用事例