PyTorch를 활용한 자연어처리 심화 CAMP

NLP의 딥러닝 적용 핵심과 응용을 온전히 이해하고,
남들보다 먼저 자연어 생성(NLG)으로 나아갈 준비를 하세요!

  • #언어모델구현실습
  • #NLG학습
  • #현업전문가
  • #밀착지도
기간
2019. 11. 16 ~ 2020. 1. 11 총 7주 (12/14, 12/28 휴강)
일정
매주 토요일 10:00 ~ 13:00 주 1회, 총 21시간
장소
패스트캠퍼스 강남강의장 강남역 4번출구, 미왕빌딩
문의
02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr

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특별한 혜택과 함께 가장 먼저
다음 기수 모집 소식을 알려드리겠습니다. 감사합니다.

‘자연어처리X딥러닝’ 시작의 첫 걸음!
강의 듣고! 책도 받아 가자!

강사님 저서 <김기현의 자연어처리 딥러닝 캠프>가 출간되었습니다!
수강을 확정하신 분들께는 개강 첫날, 책 무료 제공이 있을 예정입니다.

강의목표.

기본적인 Classification을 넘어
번역, 요약, 문장 생성에 필요한 알고리즘 이해를 시작으로,

언어 모델등을 구현하는 실습을 통해
상품화 가능한 수준의 자연어처리 역량을 길러가세요!

강의 개요
Natural Language Processing (자연어처리)는 사람의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 해 줍니다. 즉, 컴퓨터와 사람 사이의 인터페이스를 연결해 주는 기술로서, 실제 필드에서 필요성이 높은 분야이기도 합니다. 하지만, 기본적인 Classification이 아닌 실제 서비스(번역, 요약, 챗봇 등)를 상용화하기 위해 필요한 딥러닝 알고리즘, 언어모델, 강화학습 등 심화된 내용에 대해 제대로 배울 수 있는 자료는 턱없이 부족합니다.

그래서 만들게된 본 강의는 NLP의 정점에 있는 최신 모델에 대한 깊이있는 커리큘럼 구성과 실무를 방불케하는 실습으로 구성되어 있습니다. 이 모든 내용은 기계번역, NLP의 분야의 전문가이신 현업 강사님이 진행하시기 때문에 직접 해보지 않으면 알 수 없는 생생한 노하우도 함께 얻어가실 수 있습니다.


강의 특징

Seq2Seq 모델 완벽 이해

자연어처리 분야의 핵심 딥러닝 기술인 Seque2Seq 모델과 관련된 이론에 대해 깊이있게 다룹니다. 또한 기계번역, NLP의 분야에서 전문가이신 강사님과 함께 실제 상품화가 가능한 수준의 실습(Machine Translation 또는 Summarization)을 통해 seq2seq의 실무 활용 방법에 대해 익힙니다.

NLG의 근간, 언어모델 구현

language Modeling(언어모델)은 그 자체로서 활용도 뿐만 아니라, 기계번역과 음성인식, OCR, 그리고 Natural Language Generation (NLG)에 있어서도 매우 중요한 역할을 차지 합니다. 본 강의에서는 언어모델의 이론에 대해 깊이있게 이해하고, 직접 언어 모델링을 실습합니다.

자연어 처리에 강화학습 적용

NLP를 실제 서비스에 적용하고 차별화 하기 위해서는, 성능을 보다 높이고 다양한 objective에 대해서 학습시켜야 할 필요성이 있습니다. 본 강의에서는 Non-differentiable objective function 이나 Adversarial learning 활용한 NLP 성능 향상과 관련된 강화학습에 대해 이론과 실습을 통해 가르쳐드립니다.

추천 대상

PyTorch를 활용한 자연어 처리 실무를 체계적으로 배우고 싶은 분

기존의 Text Classification을 넘어 Natural Language Generation에 관심을 가지고 있는 분

현업에서 딥러닝을 활용해 자연어처리를 하고 있으나 퍼포먼스가 좋지 않아, 성능을 향상하는 법을 배우고 싶은 분

커리큘럼

Part 1. 자연어처리 소개

Part 2. 자연어 생성

Part 3. 자연어 생성 심화

Part 4. 자연어 생성 성능 고도화시키기

  • 강의에 대한 전반적인 소개를 한 눈에 보고 싶다면? 교육 과정 소개서를 확인해주세요!

    * 본 소개서는 회사 제출용으로도 사용 가능합니다.

강사 소개
김기현 강사님

현재 MakinaRocks에서 NLP 딥러닝 연구/개발을 맡고 있습니다. 딥러닝 이전 밑바닥부터 다져온 NLP에 대한 핵심 경험들과 필요성에 대해 이야기하고, 자연어처리에 필요한 딥러닝의 주요 모델부터 PYTORCH 활용법, 자연어처리의 기본 개념까지 이해하기 쉽게 가르쳐 드리겠습니다.

약력

– 現 마키나락스 수석연구원 (이상탐지 및 생성 모델 학습 연구/개발)
– 前 SK플래닛 머신인텔리전스랩 (신경망 기계번역 연구/개발 및 상용화 , SK플래닛 SUPEX 수상)
– 前 티켓몬스터 데이터랩 (추천시스템 및 자연어처리 시스템 개발 및 상용화)
– 前 한국전자통신연구원(ETRI) 자동 통역 연구실
(자동 통역(음성인식 및 언어모델) 연구/개발 및 상용화)
(특허기술상(특허청) 충무공상 : 자동통역시스템 발명)
– Qualcomm R&D Korea 인턴 및 표창
– Stony Brook University 컴퓨터공학과 학사/석사
– 한국정보올림피아드(KOI) 19회 동상, 20회 장려상
– 머신러닝 관련 다수 특허 등록

[강의 경험]
– 패스트캠퍼스 PyTorch를 활용한 자연어처리 심화 CAMP 강의
– 패스트캠퍼스 자연어처리를 위한 딥러닝 CAMP
– KT 및 KTDS 자연어처리 강의
– SK그룹 기계번역 강의
– 유튜브 모두의 딥러닝 시즌2 PyTorch 강의 참여

강사님 인터뷰 보기 >

수강 후기
심화 과정을 통해 자연어처리 실무에서 고민하며 쌓은 노하우를 배울 수 있어 좋았습니다.
심화를 수강하면서 느꼈던 점은 입문과는 달리, 자연어처리의 발전사를 지켜보며 실무에서 오랜기간 고민하셨던 노하우를 그대로 경험할 수 있다는 사실이었습니다. 수강생분들 중에도 현업의 많은 실무자분들이 참여하셨었는데요. 자연어처리의 기본적인 전처리 세부사항, 파이토치 기초, Language model부터 최신의 seq2seq, neural machine translation까지 실무가 바탕이 된 이론적인 내용을 숙지할 수 있었습니다. 또, 강사님이 실제 프로젝트에 사용하시던 코드들도 한 줄 한 줄 그 의미를 설명해주셔서 이해하는데 큰 도움이 되었습니다.

인터뷰 보러가기

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딥러닝 기법을 익히고 RNN과 CNN을 활용하여 Sentiment Analysis, Language Detection, Topic Classification 등의 문서 분류를 구현하는 강의
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