딥러닝을 활용한 자연어 처리 (NLP) 과정 (기초부터 ChatGPT/생성 모델까지)
자연어 처리(NLP)는 인공지능의 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 이 강의는 NLP의 기초부터 시작하여, 딥러닝을 이용한 최신 NLP 기술까지 폭넓게 다룹니다. 특히, ChatGPT와 같은 최첨단 생성 모델에 대한 심도 있는 이해를 제공합니다.
중급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
자연어 처리의 개념
Tensorflow와 Keras를 활용한 Sequence Model 구축 방법
딥러닝을 활용한 자연어 처리 기법
GPT-3의 작동 원리
ChatGPT의 작동 원리
텍스트를 통한 이미지 생성 원리
최신 자연어 처리의 핵심, 쉽고 알차게!
혹시 내 얘기 아닌가요?
🥺
“기초적인 딥러닝 지식은 가지고 있는데 정작 어떻게 실무에 활용할지 모르겠어요.”
🙄
“자연어 처리가 대체 뭐죠? 어떻게 접근해야 할지 너무 막막하기만 해요.”
어느덧 인공지능 머신러닝 분야의 중요 기술로 자리잡은 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing).
자연어 처리를 위해 필요한 지식과 이론, 접근 방법, 실제 코드 작성법을 강의에 모두 담았습니다.
현대적 자연어 처리의
핵심을 잡았습니다!
💡 자연어 처리 딥러닝 모델 핵심 기법 + 최신 전이 학습 모델 활용법을 한번에!
전통적인 자연어 처리 기법과 딥러닝을 활용한 자연어 처리는 전혀 다른 기술적 접근 방식을 가지고 있습니다. 구시대 기술을 공부하느라 시간 낭비하지 마세요! 그 대신 최신 자연어 처리 모델의 기술적 발전 방향과 활용 방법에 집중하는 것이 훨씬 중요합니다.
이 강의에서는 딥러닝과 텐서플로(Tensorflow) 기초를 학습한 분들을 대상으로 딥러닝 기술을 자연어 처리에 적용하는 방법을 알아봅니다. 뿐만 아니라 최첨단 자연어 처리 전이학습 모델의 활용법을 이해할 수 있는 실용적인 내용으로 강의를 구성하였습니다. 그럼, 함께 도전해봅시다!
현대적 자연어 처리 학습, 이런 분들께 추천합니다.
- ✅ 파이썬 및 기본적인 딥러닝/머신러닝 개념을 이해한 개발자
- ✅ 자연어 처리에 관심 있는 분
이 강의만의 특징을
알려드립니다 📚
핵심만 쉬운 이론 학습
이론은 자연어 처리 구현에 꼭 필요한 핵심 내용 위주로 쉽고 빠르게 설명합니다.
실습 중심으로 실력을 쑥쑥
수강생이 커리큘럼을 따라 실습할 수 있도록 구성한 실습 위주의 강의입니다.
실제 활용까지 생각한
실제 NLP를 활용하는 방법에 초점을 맞춰 커리큘렴을 체계적으로 구성하였습니다.
추천 선수 과목 🚩
해당 과정은 선수 지식이 필요합니다.
파이썬 기초 및 머신러닝/딥러닝에 대한 이해가 갖춰진 상태에서 수강해 주시길 바랍니다.
Q&A를 확인해보세요! 💬
Q. 파이썬(Python) 언어를 몰라도 되나요?
이 강의는 파이썬으로 진행됩니다. 상단의 추천 선수 과목 안내를 보시면 빠른 Crash Course 강의 및 정식 파이썬 언어 강의를 소개해드리고 있습니다.
Q. 딥러닝을 전혀 몰라도 들을 수 있나요?
이 강의는 기초적인 딥러닝 모델애 대해 이해하고 있는 수강생을 대상으로 합니다. 상단의 추천 선수 과목 안내를 확인해 주시길 바랍니다.
📢 수강 전 확인해주세요!
- 일부 수업 영상 오디오에서 노이즈가 들릴 수 있습니다. 수강신청 전 강의 [미리보기] 를 꼭 확인해 주시기 바랍니다.
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
파이썬 언어를 알고 있는 사람
기본적인 머신 러닝 개념을 가지고 있는 사람
자연어 처리에 관심 있는 사람
ChatGPT의 작동 원리가 궁금한 사람
생성형 AI 의 작동 원리가 궁금한 사람
텍스트로 부터 이미지가 생성되는 원리가 궁금한 사람
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 언어
딥러닝 기본 지식
안녕하세요
YoungJea Oh입니다.
수강생 수
2,511
수강평 수
133
강의 평점
4.7
강의 수
13
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.
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커리큘럼
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69개 ∙ (18시간 19분)
가 제공되는 강의입니다.