
01. Pytorch와 Huggingface의 Transformer를 이용한 모델 구현
자연어처리를 위한 Pytorch 활용 방법을 익히고, 다양한 딥러닝 자연어처리 모델을 구현하는 방법을 배워봅니다.또한, 이 강의에서 다루지 않는 모델이라도 Pytorch와 Transformers 라이브러리를 통해 스스로 원하는 모델을 설계할 수 있습니다.
02. Text Classification & Text Generation 모델 구현 & 현직 엔지니어의 팁!
Text Classification은 감성 분류, 카테고리 분류 / Text Generation은 텍스트 요약, 챗봇 등 실무에서 가장 많이 쓰이는 자연어처리 기술이자 난이도가 높은 모델들입니다.실무에 바로 적용할 수 있는 모델과 모델 구현시 고려해야 할 팁에 대해 다뤄봅니다.
03. 논문 작성 또는 현업에 직접 적용할 수 있도록 커리어 로드맵 작성!
영어와 한국어 데이터 전처리, 통계 기반의 접근 방법, 워드 인베딩, 최신 딥러닝 모델까지 모두 학습하실 수 있습니다. 이를 종합하여 현업에서의 자연어처리 커리어를 준비하거나 업무에 어떻게 적용할지에 대한 인사이트를 얻어가실 수 있습니다.최종적으로 자신이 목표로하는 로드맵을 시작할 수 있게 됩니다.