멀티캠퍼스 :: 과정상세보기

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

수강후기 9

평균평점

4.1 / 5.0

3.5

김*영
2023.10.25

수강과목 선택시 사전지식 내용을 좀더 자세히 설명필요
4

이*우
2023.10.25

AI에 관한 구체적 알고리즘에 대해 개념을 이해할 수 있었음. 전공자가 아니여서 모두 이해할수는 없었던게 아쉬움. 그래도 개념이해에 큰 도움이 되었음
4.5

김*현
2023.10.25

내용이 알찼습니다
4

김*주
2023.10.25

딥러닝 자연어 처리의 단계적 알고리즘을 이해하는데 도움이 되었습니다.
3.5

한*재
2023.07.21

많은 경험이 있는 강사님의 강의는 잘 들었습니다. 다만 교육생의 타겟을 잘 정하고 수업을 진행한다면 더 원할한 수업이 될것 같습니다.

딥러닝 자연어 처리 - 워드 임베딩부터 최신기술까지 관련과정

집합

교재제공

파이썬을 활용한 챗봇 서비스 개발