[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP

자연어 처리의 기본을 차근차근 설명해드립니다.

인프런에서 강의한 내용을 정리하여 '파이썬 딥러닝 파이토치' 라는 책으로 출간하였습니다.

많은 관심 부탁드립니다 : ) 

(2020.10.06 기준 인프런 강의 업데이트 되었습니다. 지속적인 강의 업데이트 하도록 하겠습니다)

http://m.yes24.com/Goods/Detail/93376077?ozsrank=10

http://mbook.interpark.com/shop/product/detail?prdNo=339742291&is1=book&is2=product

👨‍🎓 강의 소개

[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝 강의를 통해, 딥러닝의 기본에 대해 배웠습니다. 
이전 강의에 대해서, 비교적 적은 분량의 자연어 처리에 필요한 기본 지식을 배우며, 딥러닝 기술을 활용하여 자연어 데이터를 분석할 수 있는 기술을 배울 수 있는 강의입니다.

자연어 처리에 관심이 있으신 분은 Transformer, BERT 모델들을 들어보셨을 겁니다. 
하지만, Transformer, BERT 모델들의 작동 원리에 대해서는 쉽게 이해하시지 못하셨을 거라 예상합니다.
그 이유는 자연어 처리에 대한 기본 지식이 부족하기 때문입니다.

따라서, 이번 강의에서는 자연어처리에 대한 기본 지식을 쌓을 수 있는 내용들을 학습해 봅니다.

📜 강의 구성

🎞 Embedding

자연어를 표현할 때 범주형 변수로 표현하였던 기존 방법론에 대해서 한계점을 제시하고,
이를 극복할 수 있는 자연어 표현 방법론에 대해 설명합니다.
방법론에 대한 핵심적인 내용을 위주로 다루며, 실제로 어떻게 이용할 수 있는지 실습을 진행하며 설명합니다.

🌀 Recurrent Neural Network

자연어의 특징을 잘 반영할 수 있는 Recurrent Neural Network (RNN ; 순환 신경망) 딥러닝 모델에 대해서 배웁니다.

RNN 모델의 Feeding 과정을 수식적으로 배우며, 이에 대해 발전된 Long Term Short Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) 모델 역시 수식적으로 Feeding 과정을 설명합니다.

🔍 Task

자연어 처리 분야에서는 많은 Task가 존재합니다.
그 중 가장 대표적으로 뽑히는 Tagging, Neural Machine Translation가 어떤 Task인지를 배웁니다.

각 Task 별 구체적인 예시와 더불어 분석 방법에 대한 대표적인 딥러닝 모델 구조를 제시하며,
데이터의 Weight Feeding 과정을 설명합니다.

🎤 Attention

RNN 모델의 한계점을 제시하고, 이를 개선하기 위한 방법론 중
자연어 처리 분야에서 최근 떠오르고 있는 메커니즘인 Attention 기법을 소개합니다.

Attention Mechanism을 이용한 Neural Machine Translation과,
Attention Mechanism을 활용한 Tagging 각각에 대해 어떠한 방식으로 적용할 수 있는지 설명합니다.

🗓 Trend

지식공유자의 입장에서, 최근 자연어 처리 분야에 대해서 주요하게 연구되고 있는 분야를 소개합니다.
본 강의를 수강한 이후, 자연어 처리에 대해서 어떠한 방식으로 공부하면 좋을지 방향성을 제안합니다.

👨‍👩‍👧‍👦 강의 대상자

• 자연어 처리 분야에 관심이 있으며, 딥러닝에 대해 기본 지식이 있으신 분
• 파이썬 프로그래밍 언어에 익숙하신 분

🙋🏼‍♀️ 강의 관련 예상 질문

Q. 본 강의에서 Transformer, BERT 모델들에 대해서 설명해주시나요?
→ 본 강의는 자연어처리에 대한 기초 강의입니다. Transformer, BERT 모델들에 대해서 공부할 때 필요한 기본 지식들을 준비할 수 있는 것이 본 강의의 목표입니다. 따라서, Transformer, BERT 모델들에 대해 간략히 소개를 드리지만, 구체적인 내용을 다루진 않습니다.

Q. 강의를 수강하기 전, 필요한 지식은 어느정도 인가요?
→ [PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝 수업을 듣는 것을 추천합니다. 그 외에도, 딥러닝 알고리즘에 대한 기본 지식을 갖고 있으시면, 충분히 수강하실 수 있습니다.

Q. 실습 수업은 어떻게 진행되나요?
→ 이론 내용에 관련된 실습 코드를 준비해서 강의합니다. 코드를 공유하되, 라인 바이 라인으로 코드를 작성하며 복습해보시는 것을 추천합니다. (실습 코드 : [https://github.com/Justin-A/](https://github.com/Justin-A/torch_nlp_basic)torch_nlp_basic)

✔️ 참고 강의

👨‍💻 지식공유자 소개

Justin

• 연세대학교 산업공학과 석사과정
• Data Science, Deep Learning 관련 연구 진행중