김기현의 딥러닝을 활용한 자연어처리 입문 올인원 패키지 Online.

자연어 처리의 배경이 되는 딥러닝 기초 이론부터
실전에 꼭 필요한 직관적 개념까지 한데 모아 소개합니다.

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난이도
입문-실전
강의 주제
13개
총 시간
31시간
강의 수
115개
정가
370,000원
할인 판매가
155,500원
무이자 할부가
월 12,958원 * 12개월
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8월 9일 일요일 자정 가격 인상

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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

자연어처리(NLP), 어디에 쓰이는 기술일까요?

기계가 인간의 언어를 잘 분석할 수 있도록 하는 자연어처리 기술,
AI와 자연어처리는 뗄 수 없는 필수불가결한 요소입니다.

딥러닝 기술이 자연어 처리 분야에 적용되며 최근에는 자연어 처리 분야가 더욱 활성화 되고있습니다.
기계번역, 챗봇 등 다양한 분야에 활용되는 기술을 함께 배우고 싶지않나요?


왜 자연어처리에 딥러닝을 활용해야할까요?


아래 이유로 자연어처리 학습을
망설이고 계시지 않으셨나요?

타 자연어처리 강의는 전처리부터 시작하는데 저는 딥러닝 기초 지식이 부족해 강의를 따라가기 어려웠습니다.

최신 자료는 대부분 영어로 되어있고, 국문으로 된 자료는 논문 중심이라 내용을 이해하는데 어려움이 많아요.

딥러닝과 자연어처리를 실제 어떻게 상용화에 적용할 수 있을지가 막막합니다.

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이런 분들에게 추천합니다!

기존에 알고있던 딥러닝 지식을 자연어처리 분야에 적용해보고 싶으신 분
리뷰나 소통이 활발한 플랫폼 서비스를 운영하는 개발자
자연어처리 분야로 커리어를 계획하고 있는 취업준비생
현업에서 감성분석, 문서분류 등의 Classfication을 당장 활용해야 하는 분석가 및 개발자

딥러닝 자연어처리 입문자에게
딱 맞춰 구성된 커리큘럼, 지금 확인해보세요!

Part 1. 딥러닝 초급

1. Orientation
딥러닝 초급 클래스를 소개합니다.
01. Orientation
02. MNIST Classification 실습 리뷰
03. 실습: MNIST Classification 실습 리뷰
2. Representation Learning
딥러닝은 데이터를 함축하여 표현하는 특징을 학습합니다.
01. 특징(feature)이란?
02. 원핫 인코딩
03. 오토인코더
04. Hidden Representations
05. 실습: 오토인코더
3. 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
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. Summary
딥러닝 초급 클래스를 마치며 정리합니다.
1. 클래스 요약

Part 2. 자연어처리 입문

1. Orientation
자연어처리 초급 클래스를 소개합니다.
1. Orientation
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. Summary
자연어처리 입문 클래스를 정리하고 마무리합니다.
1. Summary

이 수업이 끝나면 여러분들은.

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)

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이해가 잘 되지 않는 내용도 몇 번이고 반복 재생하여 완전히 알 때까지 학습할 수 있습니다.

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- 영업일은 월~금이며, 주말 및 공휴일은 영업일에 포함되지 않습니다.
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[ 주의사항 및 환불규정 ]
* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
– 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (단, 사전 예약 판매의 경우, 1차 오픈시 개별적으로 수강 안내를 드립니다.)
– 수강 시작일은 결제 완료 시점을 기준으로 합니다. (단, 사전 예약 판매의 경우, 1차 오픈 후 수강 가능 시점을 기준으로 합니다.)
* 자연어처리 끝장 패키지는 사전공지 없이 가격이 변동되거나 조기마감 될 수 있습니다.

– 총 학습기간
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월(30일), 무료수강기간은 31일차 이후로 무제한이며, 수강기간과 무료수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 20시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상수강기간(=유료수강기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일 : 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. (사전 예약 강의의 경우 1차 강의 오픈일)
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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– 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이상, 5강 이상 수강 시 수강기간인 1개월 (30일) 대비 잔여일에 대해 학원법 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 7일 초과, 10일 이하 경과 시, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 11일 초과, 15일 이하 경과 시, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 15일 초과 시, 환불금액 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.

수강료.

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