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과정상세

딥러닝 자연어 처리 - 워드 임베딩부터 최신기술까지

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딥러닝 자연어 처리 - 워드 임베딩부터 최신기술까지

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1,100,000원 (VAT없음)

과정요약

과정요약
학습시간 21시간 난이도 고급
교육비 지원 고용보험 비환급 평가항목 출석률 100%
수료기준 총점 80점 이상시 수료 정원 24 명

과정소개



본 과정은 자연어처리의 기초부터 최신 기술까지 전반적인 내용을 다루고 있는 과정 입니다.

1.  Word Embedding
  : 자연어 처리에서 가장 기본이 되는 Word Embedding을 이론 및 실습을 통해서 깊게 이해할 수 있도록 학습합니다.
2. Seq2Seq을 이해하고 배우는 과정 
  : Encoder Decoder구조를 이해하고 NMT(Neural Machine Translation)에 대한 전반적인 내용을 학습합니다.
3. Attention을 이해하고 배우는 과정 
  : Attention의 동작원리를 직접 구현해 봄으로써 정확하게 이해 할 수 있습니다.
4. Transformer를 이해하고 배우는 과정 
  : 자연어 처리에서 최근 가장 많이 인용되는 Transformer 모델을 이론과 실습을 통해서 정확하게 이해 할 수 있습니다.
5. Pretrained 모델 
  : GPT, BERT 등 구현해 보고 직접 pretrain 해 봄으로서 이후 BERT 이후 나온 다양한 기술들을 쉽게 이해 할 수 있는 능력을 학습합니다. 

※ 본 과정은 프리트레인(pretrain) 모델을 이해하기 위해 설계가 되었습니다. 

※ 필수 사전지식
아래 내용을 알고 있다는 전제 하에서 강의가 진행 됩니다.
- Python에 대한 기본적인 활용이 가능하다.
- CNN, RNN 등의 간단한 인공지능 네트워크를 Tensorflow 2.0으로 구성할 수 있다.

 

학습목표

  • Word Embedding에 대해 알 수 있다.
  • Seq2Seq등 Encoder Decoder 구조 및 NMT(Neural Machine Translation)에 대해 이해할 수 있다.
  • Attention 및 Transformer에 대해 이해할 수 있다.
  • GPT, BERT 등 Pretrained Model을 이해하고 활용 할 수 있다.

학습대상

  • 자연에 처리에 대해 전반적인 내용을 잘 이해하기를 원하는 사람
  • 이론적인 지식 이외에 직접 구현을 통해 더 깊은 이해를 필요로 하는 사람
  • GPT, BERT 등 최신 Pretrained Model에 대한 이해와 활용에 대한 지식이 필요로 하는 사람

과정목차 21

  • 1 일차
    • 개론
      • NLP 기초와 트랜드
    • Word Embedding
      • Word Embedding 소개
    • Word Embedding
      • Word2Vec 구현해 보기
    • Word Embedding
      • Gensim 활용해 보기
    • Seq2Seq
      • Seq2Seq 소개
    • Seq2Seq
      • Seq2Seq 챗봇 만들기 #1
    • Seq2Seq
      • Seq2Seq 챗봇 만들기 #2
  • 2 일차
    • Attention
      • Attention 소개
    • Attention
      • -Attention 구현하기
        -Seq2seq에 Attention 추가하기
    • Transformer
      • Transformer 소개
    • Transformer
      • -Position Embedding 이해
        -Mask 이해
    • Transformer
      • -Multi Head Attention 이해
        -Feed Forward 이해
    • Transformer
      • Transformer 챗봇 만들기 #1
    • Transformer
      • Transformer 챗봇 만들기 #2
  • 3 일차
    • GPT
      • GPT 소개
    • GPT
      • GPT 구현하기 #1
    • GPT
      • GPT 구현하기 #2
    • BERT
      • BERT 소개
    • BERT
      • BERT 구현하기 #1
    • BERT
      • BERT 구현하기 #2
    • Smmary
      • GPT, BERT 이후의 기술 동향 소개

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