처음 배우는 자연어 처리

🚀 [현대C&R] 처음 배우는 자연어 처리(Python 활용) Țeur: 처음 배우는 자연어 처리 초급자를 위한 기본 지식과 주요 개념 설명

🎉 [코스 소개]

자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI) 분야 중 매우 활발하고 중요한 분야입니다. 이 코스는 자연어 처리의 기본 개념부터 실제 프로그램 코드까지, 초급자에게 친숙하게 설명하고, 실습을 통해 이해할 수 있도록 구성되었습니다. 📚✨

[코스 내용]

1. 자연어 처리란?

• NLP의 정의와 주요 역할 이해
• 현대 사회에서 NLP의 중요성 탐구

2. 자연어 처리를 위한 기초 지식

• 자연어 처리를 시작하기 위한 필수적인 배경 지식
• 데이터 전처리와 텍스트 정제의 중요성

3. 언어 모델 (Language Modelling)

• 언어 모델링의 기본 개념과 중요성
• Keras, TensorFlow와 같은 라이브러리를 활용한 언어 모델 구현

4. 임베딩(Embedding) & Word2Vec

• 단어와 문장의 의미를 수치적 벡터로 표현하는 방법
• Word2Vec 모델의 원리와 활용 사례 소개

5. 자연어 처리를 위한 딥러닝 모델 & 감정 분류

• 딥러닝의 기본 개념과 NLP에서의 활용
• LSTM, GRU 등의 RNN을 이용한 감정 분류 실습

6. 머신러닝 & 딥러닝 기초

• 머신러닝과 딥러닝의 차이점 및 기본 개념
• NLP에 적용할 수 있는 다양한 모델 소개

7. Seq2Seq 모델 & 기계번역(Machine Translation)

• Sequence to Sequence (Seq2Seq) 모델의 구조와 원리 이해
• 실제 기계번역 코드 작성 및 실습

8. 이미지 캡셔닝 (Image Captioning)

• 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해하는 방법
• CNN과 RNN을 결합한 이미지 캡셔닝 모델 구현 및 실습

9. Transformer

• Transformer 아키텍처의 핵심 원리와 주요 특징 소개
• Transformer를 활용한 NLP 작업의 효율성과 성능 향상 경험

10. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• BERT 모델의 개발 배경와 작동 원리 이해
• BERT를 활용한 다양한 NLP 작업에 대한 실습

👩‍🏫 [강의 특징]

• 현업에서 활용 가능한 실제 프로그램 코드 제공
• 각 개념을 구체적으로 이해할 수 있는 자료와 함께
• 강의에서 설명한 프로그램 코드는 학습자가 직접 다운로드 및 실행할 수 있음
• 실습을 통해 이론을 실제 적용해보며 깊은 이해 육구
• 인터랙티브한 Q&A 세션으로 질문에 신속하게 대답

🔍 [코스 후기]

"NLP에 대해 처음 배우기 좋은 자료입니다. 실제 코드를 작성하면서 이론을 체계적으로 학습할 수 있었고, 강사님의 실질적인 설명과 지원 덕분에 NLP 프로젝트를 진행하는 데 큰 도움이 되었습니다." - 김민준 (소프트웨어 개발자)

이 코스를 통해 NLP의 기본부터 고급까지의 이해력을 깊게 하고, 실제 문제를 해결할 수 있는 능력을 키우세요!