初学者でも、自然言語処理を行うためのDeepLerningを用いたニューラルネットワーク構築はできるのか？

解決したいこと

卒業研究で、自然言語処理を用いたAIと人間との対話チャットボットの
開発を考えています。

そこで、躓いたのがDeepLearningを用いたニューラルネットワークの構築です。

MNistのような画像解析程度でしたら、
ニューラルネットワークの構築が容易とお見受けしましたが、

自然言語処理を行うためのDeepLerningを用いたニューラルネットワーク構築は、
多重層すぎる、かつ多くの数学知識が必要だと調べているうちにわかりました。

私は、工業高校出身かつ
大学で学んだ数学知識は、微分積分学IA、線形代数A,Bしか履修しておらず
シグモンド関数などは習っていません。

※（オライリー・ジャパン　作　斎藤康殻　ゼロから作るDeepLerning）
の書籍は読破していますが、ニューラルネットワークの入力に用いるものが
異なるので仕組みがわかってもプログラムの参考にはなりませんでした。

自然言語処理の文章生成では、one-hotベクトルが入力になる。
チャットボットの開発では成形されたコーパスなどの語句が入力に当たるのかな...？
など大枠の理解しかできていません。

やはり、この程度の知識だと4か月程の時間で
自然言語処理のニューラルネットワークを築くのは難しいでしょうか？

私自身は、非常に難しいと考えております。

自然言語処理に携わっているエンジニア様、または界隈の方の
意見や指摘などを頂きたいです。

また、ニューラルネットワーク初学者におすすめのライブラリやアプリケーション
などがあれば教えていただきたいです。

よろしくお願いします。

自分で試したこと

勉強に用いたサイトや文献

//Kerasで実装するSeq2Seq　−その4　Attention
https://qiita.com/gacky01/items/5cc14af9f27ce38b94a8#%EF%BC%91%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB

//深層学習のライブラリ！Kerasの使い方【初心者向け】
https://techacademy.jp/magazine/17694

//ディープラーニングで自動筆記 － Kerasを用いた文書生成（前編） (1/3)
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1807/05/news143.html

//オライリー・ジャパン　作　斎藤康殻　ゼロから作るDeepLerning
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E7%B7%A8-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873118360