멘토

이름: 김나현

강의 목표

자연어 처리 개요를 학습하고 모델 구성 전반에 대해 구상할 수 있도록 한다.

교재 및 참고 문헌

딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문

강의 계획

1. OT, 진행방식 안내, 주차별 학습 안내, 텍스트 전처리(토큰화, 정규화, 원핫인코딩, 패딩)
2. 벡터 유사도, 순환신경망(RNN) 개요, RNN을 이용한 텍스트 분류기 실습
3. 트렌스포머 모델 생성 (인코더 쌓기)
4. 트랜스포머 모델 생성 (트랜스포머 구현완료)
5. prompt EngineeringRAG, fine-tuning 개요 설명

참고사항

• 머신 러닝 및 딥러닝에 대한 간단한 개념정도는 사전 숙지 바랍니다.
• colab에서 실습환경이 진행됩니다.
• 주1회 약 2시간정도 진행될 예정입니다.