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자연어처리 전문가 김기현 강사님과 함께하는
국내 유일 자연어생성 중심 커리큘럼!

seq2seq, Transformer, 기계번역 등 HOT한 주제 다-모았다!
최신 자연어생성(NLG)의 핵심 및 응용을 확실하게 배워가세요!

딥러닝 자연어생성은 관련 분야 경력 10년의
데이터 사이언티스트와 함께 마스터해봐요.

한눈에 보는 강사님 포트폴리오.

11번가 글로벌 기계번역 시스템

자동 통역기 지니톡

로봇팔 이상탐지 시스템

이커머스 추천 시스템

딥러닝을 활용한 통번역기 연구/개발

한국전자통신연구원(ETRI) 자동통역기 연구/개발 (2011~2015)
- 음성인식을 위한 언어모델 연구
- 언어모델 구축을 위한 데이터 수집 및 전처리

SK플래닛 기계번역시스템 연구/개발 (2017~2018)
- PyTorch를 활용하여 신경망 기계번역 시스템 자체 개발 및 상용화
- 11번가 글로벌 사이트에 배포 및 서비스

이커머스 추천 시스템 연구/개발

티켓몬스터 추천시스템 연구/개발 (2016~2017)
- 딥러닝을 활용한 대체재, 보완재 추천 시스템 연구/개발 및 적용 배포

이상탐지 시스템 연구/개발

마키나락스 이상탐지 시스템 연구/개발 (2018~)
- Operational AI: 지속적으로 학습하는 Anomaly Detection 시스템 만들기 NAVER DEVIEW 2019
- RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway ICLR 2020 Poster

지금 이 강의를 들으면,
자연어처리 전문가와 함께 직접 기계 번역기를 만들 수 있습니다!

매년 3,000개가 넘는 논문이 쓰여지며
빠르게 발전하고 있는 자연어처리 분야!

올해 국제전산언어협회(ACL)에서 개최하는 컨퍼런스 ACL2020에
가장 많이 제출된 논문 주제 TOP 10은 아래와 같습니다.

본 강의는 자연어처리 기술을 온전히
활용하기 위한 High-Level 커리큘럼으로
자연어생성과 자연어처리 심화 개념에 대한
전반적인 내용을 학습하실 수 있습니다.

Seq2seq* 모델에 대한 깊이 있는 학습

자연어처리 정점 및 핵심 기술인 seq2seq에 대한 이론과 Machine Translation 와 같은 실습을 통해 자연어생성에 대해 학습합니다.

언어모델(LM*) 에 대한 이해

기계번역과 음성인식, OCR, 그리고 자연어생성에 중요한 역할을 하는 LM에 대해 학습합니다. 이는 챗봇과 같은 선진기술의 바탕이 됩니다.

BERT의 핵심 기술, Transformer에 대한 학습

BERT는 활용도가 높은 사전 훈련 기반 딥러닝 언어모델입니다. BERT모델의 기반이 된 Transformer에 대한 심도 있는 이론 및 실습을 진행합니다.

대학원 수준의 자연어생성 성능 극대화

단순히 모델을 활용하는 것이 아닌, 강화학습&듀얼러닝 등을 활용하여 기계번역과 자연어생성의 성능을 극한으로 끌어올리기 위한 이론과 실습을 모두 수행합니다.

*seq2seq : Sequence to Sequence의 약칭
* LM : Language Modeling의 약칭

실습 포함 모든 수업은 PyTorch로 진행합니다!

이런 생각, 한 번쯤 해봤다면?
바로 당신을 위한 강의입니다!

자연어처리를 기계번역, AI Core에 응용하고 싶다!

챗봇 개발을 위해 문장요약/생성, 문서의미파악 등 기술을 배우고 싶다!

빠른 속도로 발전하는 자연어처리의 최신 연구 동향을 알고싶다!

Text generation, 강화학습을 적용한 자연어생성 등 심화 내용을 알고싶다!

자연어처리 분야 경력 10년 전문가의
노하우를 담은 NLG 실무 프로젝트

본 강의 수강 후 우리는?

자연어처리에서 최신 딥러닝 기술인 seq2seq 이해를 바탕으로
복잡한 architecture를 구현할 수 있는 역량을 갖춥니다.

강화학습과 듀얼러닝을 바탕으로 자연어생성 성능을 향상시키는 방법을 이해합니다.

실전 수준의 기계 번역 프로그램을 직접 만들어볼 수 있습니다.

최신 기술 동향을 모두 담은
알짜배기 커리큘럼.

01. Orientation

자연어생성 클래스를 소개합니다.

1. Orientation
2. Stat & Geo Perspective for Deep Learning
3. Review: Introduction to NLP
4. 자연어 생성이란?

02. Language Modeling

자연어생성의 기본 of 기본, 언어모델

1. 들어가며
2. 언어모델 수식
3. n-gram
4. Smoothong and Discounting
5. Interpolation and Backoff
6. Perplexity
7. n-gram 정리
8. RNN을 활용한 LM
9. Perplexity and Cross Entropy
10. Autoregressive and Teacher Forcing
11. 정리하며

03. Data Preparation

기계번역을 위한 데이터 준비

1. AI-Hub 소개
2. 실습: 번역 말뭉치 신청 및 다운로드
3. 실습: 데이터 살펴보기
4. Review: Preprocessing
5. 실습: Tokenization
6. 실습: Subword Segmentaion

04. Sequence-to-Sequence

자연어생성의 꽃, 기계번역

1. Machine Translation 소개
2. Sequence to Sequence
3. Encoder
4. Decoder
5. Generator
6. Attention
7. Masking
8. Input Feeding
9. Teacher Forcing
10. 실습: 실습 소개
11. 실습: Encoder 구현하기
12. 실습: Attention 구현하기
13. 실습: Decoder 구현하기
14. 실습: Generator 구현하기
15. 실습: 각 모듈 통합하여 구현하기
16. Appendix: Gradient Accumulations
17. Appendix: Automatic Mixed Precision
18. 실습: Trainer 구현하기
19. 실습: Data Loader 구현하기
20. 실습: train.py 구현하기
21. 실습: continue_train.py 구현하기
22. 정리하며

05. Evaluations

자연어생성의 추론방법

1. 들어가며
2. Greedy & Sampling
3. Length & Coverage Penalty
4. 실습: 실습 소개
5. 실습: 추론 코드 작성하기
6. 실습: translate.py 구현하기
7. 실습: 결과 확인
8. 정리하며

06. Evaluations

자연어생성 모델 평가 방법 소개 및 실무경험 공유

1. 들어가며
2. Perplexity and BLEU
3. TIP: 프로젝트 경험담
4. 실습: BLEU 구하는 방법
5. 정리하며

07. Beam Search

과거의 차선이 현재의 최선이 된다고?! Beam-Search 알고리즘

1. Introduction
2. Beam Search 소개
3. 실습: 실습 소개
4. 실습: Beam Search 함수 구현
5. 실습: 결과 확인
6. 정리하며

08. Transformer

딥러닝 자연어처리의 대표주자, Transformer

1. Transformer 소개
2. Multi-head Attention
3. Encoder
4. Decoder with Masking
5. Positional Encoding
6. Learning rate warm-up and linear decay
7. Appendix: Beyond the paper
8. 실습: 실습 소개
9. 실습: Multi-head Attention 구현하기
10. 실습: Encoder Block 구현하기
11. 실습: Decoder Block 구현하기
12. 실습: Transformer Class 구현하기
13. 실습: train.py & Trainer 구현하기
14. 실습: Search 함수 구현하기
15. 실습: Beam Search 리뷰
16. 실습: Beam Search 함수 구현하기
17. 실습: 결과 확인
18. 정리하며

09. Advanced Topics on NLG

모델성능 극대화를 위한 다양한 방법 소개

1. Introduction
2. Mutilingual Machine Translation
3. Language Model Ensemble
4. Back Translation
5. Motivations for RL in NLG
6. RL Introduction
7. Policy Gradients
8. Minimum Risk Training (MRT)
9. TIP: 이 섹션에서 얻어갔으면 하는 것
10. 실습: 실습 소개
11. 실습: rl_trainer.py 구현하기
12. 실습: Reward 함수 구현하기
13. 실습: loss 구현하기
14. 실습: train.py 마저 구현하기
15. 실습: 결과 확인
16. 정리하며

10. Advanced Machine Translations

병렬 코퍼스 학습 문제에서 성능 극대화를 위한 다양한 방법 소개

1. Dual Learning이란?
2. Dual Supervised Learning (DSL)
3. 실습: 실습 소개
4. 실습: LM 구현하기
5. 실습: LM Trainer 구현하기
6. 실습: Dual Learning Trainer 구현하기
7. 실습: loss 구현하기
8. 실습: dual_train.py 구현하기
9. 실습: translate.py 추가 구현하기
10. 실습: 결과 확인
11. Dual Learning for Machine Translation
12. Dual Unsupervised Learning (DUL)
13. Back Translation Review
14. 정리하며

11. Summary

강의 마무리

1. Summary

상세 커리큘럼.

자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

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✅CNN, RNN을 활용하여 Text Categorization, Sentiment Analysis를 할 수 있다.
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✅LSTM과 GRU 사이의 차이점과 기존 RNN과의 차이점을 말할 수 있다.

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* 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다.

– 총 학습기간
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 2개월(60일), 무료 수강 기간은 61일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 31시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일 :
수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
* 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
– 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인이벤트 적용 불가 합니다.
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– 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.

환불규정 – 환불금액은 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이내, 5강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 아이디 공유란?
1개의 아이디로 여러명이 공유하여 수강하는 형태를 말합니다. 패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.

자연어 A-Z 끝장 패키지 및 자연어처리 끝장 패키지 주의사항 및 환불규정 * 주의사항
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– 패키지 강의 내 일부 동일한 커리큘럼 또는 강의자료가 포함되어 있을 수 있으니, 개별 강의 상세페이지를 꼭 확인해주세요.
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*학습규정
본 이벤트는 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로, 정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 90일, 무료 수강기간은 91일차 이후입니다.
수강 기간은 평생 수강이므로 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

*환불규정
– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시 수강기간인 90일 대비 잔여일에 대해 아래 방법으로 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 8일 ~30일 이하 경과 시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 31일~45일 이하 경과 시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 45일 초과 시, 환불 금액 없음

※ 본 이벤트는 패키지로 할인을 추가 적용하여 판매하므로, 강의 일부 환불은 불가하며 환불 가능 기간인 45일 이내 환불 요청 시 위 기준에 따라 반영됩니다.

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올인원 패키지 : 김기현의 딥러닝을 활용한 자연어생성 (끝장 패키지 포함)