딥러닝기초

자연어처리
  • 자연어처리 베스트셀러 저자 직강

    자연어처리 분야 10년이상의 경력과 베스트셀러 도서까지 집필한 강사진

  • 체계적인 커리큘럼

    이론부터 실습, 프로젝트까지 한번에 배울 수 있는 꼼꼼한 커리큘럼

  • 한글데이터를 활용한 프로젝트 실습

    영어데이터 뿐만 아니라 한글데이터를 활용한 완성도 높은 프로젝트 실습

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아래와 같은 이유로 자연어처리 학습을
망설이고 계시지 않으셨나요?

자연어처리(NLP),
어디에 쓰이는 기술일까요?🧐

챗봇

기계 번역

음성 인식

확장성 있는 엔지니어링을 위한 6가지

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11번가 글로벌 기계번역 시스템

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기본 개념 학습과 실습을 통해 실무 적용 수준까지 배울 수 있습니다.
다양한 프로젝트를 통해 자언어처리 전 과정을 경험해보세요!

자연어 처리의 장벽이 되었던 영어,
이젠 한글 데이터로 자연어처리를 실습하고 실무에 바로 도입하세요!

실무에 활용되는 완성도 높은 프로젝트를 통해
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강사님께 직접 물었습니다.

자연어처리 분야 대표 강사
김기현 연구원

이력
- SK텔레콤 GPT-3 및 대화 모델 연구/개발
- 마키나락스 이상탐지 시스템 연구/개발 팀장
- SK플래닛 기계번역 연구/개발
- 티켓몬스터 추천 시스템 연구/개발
- 한국전자통신연구원(ETRI) 자동통역 연구/개발

저서
자연어처리 연구 분야 베스트 셀러 저자
- 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프(파이토치 편)

Question 1.

어떤 분들이 수강하시면 좋을까요?
• 리뷰나 소통이 활발한 플랫폼 서비스를 운영하는 개발자
• 자연어처리 분야로 커리어를 계획하고 있는 취업준비생
• 현업에서 감성분석, 문서분류 등의 Classfication을 당장 활용해야 하는 분석가 및 개발자

Question 2.

어느 정도의 선수지식이 필요한가요?
• Jupyter notebook으로 데이터 분석을 수행할 수 있다.
• 파이썬 라이브러리를 자유롭게 활용할 수 있다.
• Back-propagation의 개념을 알고 있다.
• 파이토치에서 nn.Module을 상속받아 나만의 모델을 만들 수 있다.
• 회귀(regression)와 분류(classification)의 차이에 대해서 설명할 수 있다.

Question 3.

수업을 듣고 무엇을 배워갈 수 있나요?
• VOC 데이터를 바탕으로 상품에 대한 고객의 만족도를 알 수 있습니다. (감성분석)
• 특정 게시판에서 자주 사용되는 키워드를 알 수 있습니다.
• 뉴스를 읽지 않아도, 해당 주제가 어떤 카테고리(정치, 사회, 기술 등)에 속하는 지 알 수 있습니다. (주제분류)

강의 미리 엿보기👀

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Part 1. 딥러닝 초급

Chapter 01 Orientation
딥러닝 초급 클래스를 소개합니다.
01. Orientation
02. MNIST Classification 실습 리뷰
03. 실습: MNIST Classification 실습 리뷰

Chapter 02 Representation Learning
데이터를 함축하여 표현하는 딥러닝의 특징(feature)을 학습합니다.
01. 특징(feature)이란?
02. 원핫 인코딩
03. 오토인코더
04. Hidden Representations
05. 실습: 오토인코더

Chapter 03 Probabilistic Perspective
확률론 관점에서 딥러닝의 학습을 이해해봅니다.
01. 들어가며
02. 기본 확률 통계
03. Maximum Likelihood Estimation (MLE)
04. 신경망과 MLE
05. 수식: MLE
06. Maximum A Posterior (MAP)
07. KL-Divergence
08. Information & Entropy
09. Appendix: MSE Loss
10. 정리하며

Chapter 04 Geometric Perspective
딥러닝 학습을 기하학적인 관점에서 해석하는 방법을 소개합니다.
01. 차원의 저주
02. 차원 축소
03. 매니폴드(Manifold) 가설
04. 실습: 매니폴드 가설 실습
05. 정리하며

Chapter 05 Advanced PyTorch Tutorials
반복되는 딥러닝 구현에서 효율을 극대화하고 코드를 개선하기 위한 방법을 실습합니다.
01. PyTorch Dataset
02. 실습: PyTorch Dataset을 활용하여 구현하기
03. PyTorch Ignite
04. 실습: PyTorch Ignite를 활용하여 구현하기

Chapter 06 Convolutional Neural Networks
영상 처리에 특화된 Convolutional Layer를 소개합니다.
01. CNN 소개
02. CNN 활용 사례
03. Max-pooling & Stride
04. 실제 구현할 때 팁
05. 실습 브리핑
06. 실습: CNN으로 MNIST 분류 구현하기
07. 정리하며

Chapter 07 Computer Vision Introductions
앞서 배운 CNN을 적용한 영상 처리 방법을 실무 관점에서 다루어 봅니다.
01. 영상 처리 소개
02. VGG 소개
03. ResNet 소개
04. 전이학습(transfer learning) 소개 05. 실습 : 브리핑
06. 실습 : 백본 네트워크를 활용한 전이학습

Chapter 08 Recurrent Neural Networks
시계열 또는 시퀀셜 데이터를 다루기위한 RNN을 소개합니다.
01. RNN 소개
02. RNN Step-by-Step 들여다보기
03. RNN 활용 사례
04. RNN에서의 Back-propagation (BPTT)
05. 수식: BPTT
06. Long-Short Term Memory (LSTM)
07. Gradient Vanishing과 LSTM
08. 실습 브리핑
09. 실습: LSTM으로 MNIST 분류 구현하기 (미정)
10. Gradient Clipping
11. 실습: Gradient Clipping 구현
12. 정리하며

Chapter 09 Career Guide
딥러닝을 커리어에서 활용하는 분야는 매우 다양합니다. 각 분야 별 소개와 특징에 대해 소개합니다.
01. 커리어 가이드
02. 어떤 회사들이 인공지능을 연구/개발할까?
03. 머신러닝 프로젝트 수행 팁
04. 혼자 공부하는 방법
05. 논문 읽는 방법

Chapter 10 Summary
딥러닝 초급 클래스를 마치며 정리합니다.
1. 클래스 요약


Part 2. 자연어처리 입문

Chapter 01 Orientation
자연어처리 초급 클래스를 소개합니다.
1. Orientation

Chapter 02 Introduction
자연어처리란 무엇인지 소개하고, 자연어처리를 위한 딥러닝의 특징을 이해합니다.
01. 자연어처리란 무엇인가?
02. NLP with Deep Learning
03. 자연어처리와 다른 분야의 차이점
04. 왜 자연어처리는 어려운가?
05. 왜 한국어 자연어처리는 더 어려운가?
06. 딥러닝 자연어처리 주제 및 역사
07. 최근 흐름

Chapter 03 Preprocessing
자연어처리 전처리는 생각보다 매우 중요합니다. 이에 대해 깊이있게 다루어봅니다.
01. 전처리 파이프라인
02. 코퍼스 수집
03. 코퍼스 정제
04. 정규식 (Regular Expression)
05. 실습: 정규식 실습
06. 코퍼스 레이블링
07. 한/중/영/일 코퍼스 분절(tokenization)
08. 실습: 형태소 분석기를 활용한 분절하기
09. 분절 길이에 따른 장단점
10. 서브워드 분절
11. 실습: Subword segmentation
12. 분절 복원 (detokenization)
13. 실습: 분절 복원
14. 병렬 코퍼스 정렬 시키기
15. TIP: 전처리의 중요성, 경험담
16. 미니배치 만들기
17. 실습: TorchText
18. 정리하며

Chapter 04 Word Embedding
심볼 형태의 단어를 컴퓨터가 이해하기 쉬운 연속 데이터로 변환하는 방법에 대해 다룹니다.
01. 들어가며
02. Word Sense
03. WordNet
04. 실습: WordNet을 활용한 단어 유사도 계산
05. 딥러닝 이전의 단어 임베딩
06. 단어간 유사도(거리) 구하기
07. 실습: 딥러닝 이전의 단어 임베딩 구현하기
08. Word2Vec
09. GloVe
10. FastText
11. 수식: Word2Vec, GloVe & FastText
12. 차원 축소 관점에서 이해하기
13. 실습: Word Embedding
14. Embedding Layer
15. 타 분야 적용 사례
16. Appendix: Sentence Embedding
17. 정리하며

Chapter 05 Text Classification
실무에서 가장 수요가 높은 텍스트 분류 방법에 대해 배웁니다.
01. 들어가며
02. RNN을 활용한 텍스트 분류
03. 실습: 실습 소개
04. 실습: RNN 분류기 구현하기
05. CNN을 활용한 텍스트 분류
06. 실습: CNN 분류기 구현하기
07. 실습: Trainer 구현하기
08. 실습: train.py 구현하기
09. 실습: classify.py 구현하기
10. 실습: 결과 확인
11. 정리하며

Chapter 06 Summary
자연어처리 입문 클래스를 정리하고 마무리합니다.
1. Summary


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