[비대면] 자연어처리 기법의 이해와 실습

교육일정

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교육목표

- 자연어처리에 사용되는 핵심 기술 전반에 대해 이론을 학습하고 실습한다.
- 기계학습 및 딥러닝 모델 기반 자연어처리 기법(CNN, RNN, Transformer, BERT)을 학습하고, 실제 데이터를 사용하여 실습함으로써 기술 이해도를 높인다.
- 본 과정을 통해 자연어처리 분야의 SW와 응용시스템을 개발하는 데 필요한 기반 지식과 개발역량을 배양한다.

교육내용

가. 자연어처리 요소기술
- 자연어처리 서비스 사례
- 자연어처리 요소기술 (형태소분석, 품사태깅, 구문분석, 감성분석 등)
- 실습 (형태소분석, 감성분석)
나. 기계학습 기반 자연어처리
- 문서의 벡터화, 문서 유사성 - 문서 클러스터링, 문서 분류 - 실습 (문서분류)
다. 워드 임베딩
- 단어의 벡터화
- 실습 (word2vec)
라. 딥러닝 기반 자연어처리
- CNN (Convolutional Neural Network) 기반 자연어처리
- RNN (Recurrent Neural Network) 기반 자연어처리
- 언어모델
- Transformer
- BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers)
- 실습 (CNN, RNN, BERT)
마. Conversational AI
- Retrieval-based bots, Generative bots
- Conversational AI 동향

교육대상

수강 대상
- 파이썬 프로그래밍 기본 문법을 습득한 분
- 자연어처리를 활용한 응용서비스 개발에 관심 있는 분
- 대화형 인터페이스 개발에 관심 있는 분

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

과정 수강 안내
1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있습니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다.
3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.


패널티 안내

선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.



과정 개요

[총 8개 주제로 구성]
- ch1. 자연어처리 요소 기술 (4HR) : 이론 2시간 / 실습 2시간
- ch2. 기계학습 기반 자연어처리 (3HR): 이론 2시간 / 실습 1시간
- ch3. 워드 임베딩 (2HR): 이론 1시간 / 실습 1시간
- ch4. CNN 기반 자연어처리 (3HR): 이론 1시간 / 실습 2시간
- ch5. RNN 기반 자연어처리 (4HR): 이론 3시간 / 실습 1시간
- ch6. Transformer (1HR): 이론 1시간
- ch7. BERT (3HR): 이론 1시간 / 실습 2시간
- ch8. Conversational AI (1HR): 이론 1시간



상세 커리큘럼







비대면 과정

해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.

문의센터

[판교 교육장] 031-606-9337, [가산 교육장] 02-6278-9353

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