커리큘럼
질문답변
내손으로 자연어처리(NLP) 기본기 완성
자연어 처리를 위한 Preprocessing
레슨 3개
각종 텍스트 전처리 방법
정수인코딩과 패딩
언어모델
Word Embedding
레슨 3개
워드 임베딩과 원-핫 인코딩의 차이 이해
Word2vec VS. FastText VS. Glove 비교
랜덤 초기화 임베딩과 사전 훈련된 임베딩의 사용 사례 비교
텍스트를 위한 딥러닝 모델 : 순환 신경망과 1차원 합성곱 신경망
레슨 3개
RNN의 many-to-one, many-to-many, Language Model 구조 이해
RNN의 한계를 보완한 LSTM, GRU 소개
1D CNN을 이용한 텍스트 처리 소개
기계 번역과 챗봇을 위한 구현 방법 : Sequence to Sequence
레슨 3개
입력과 출력의 길이가 다른 many-to-many 문제를 위한 Sequence to Sequence 모델
RNN의 Teacher Forcing 학습과 텍스트 방법 이해
서브워드 토크나이징 소개
Transformer 모델
레슨 3개
Attention Mechanism
Transformer Encoder 1
Transformer Decoder 2
GPT와 LLM 이해하기
레슨 3개
ChatGPT API를 이용한 데이터 생성 노하우
인컨텍스트 러닝 / 퓨샷 러닝
대형 GPT를 활용하는 모델 튜닝 방법 : 로라 튜닝과 AI 산업에서의 주안점
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각종 텍스트 전처리 방법
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