Natural Language Processing (NLP) with Google Colab 교육 과정
Natural Language Processing (NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 핵심 영역입니다. 이 과정에서는 Google Colab을 사용하여 참가자에게 NLP 기술을 소개하고 텍스트 전처리, 감정 분석 및 NLTK과 SpaCy와 같은 인기 있는 라이브러리를 실제 작업에 적용하는 것과 같은 중요한 개념을 다룹니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Colab에서 Python를 사용하여 NLP 기술을 적용하려는 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
- NLP 작업을 위해 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
- NLTK 및 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
- Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협력적인 개발을 위해 텍스트 데이터로 작업하세요.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
NLP 소개
- 자연어 처리란 무엇인가요?
- 현대 AI 애플리케이션에서 NLP의 중요성
- NLP를 위한 인기 있는 라이브러리: NLTK, SpaCy, Hugging Face
텍스트 전처리 기술
- 토큰화 및 불용어 제거
- 어간 추출 및 어근화
- 텍스트 정규화 기술
Sentiment Analysis
- 감성 분석 소개
- NLTK을 사용하여 감정 분석 수행
- 고급 감정 분석을 위해 SpaCy 사용
고급 NLP 기술
- 명명된 엔터티 인식(NER)
- 텍스트 분류
- 사전 훈련된 모델을 사용한 언어 모델링
Google Colab을 사용하여 작업
- Google Colab 환경 소개
- Colab에서 NLP 프로젝트 설정 및 관리
- Colab에서 NLP 작업 협업
NLP의 실제 세계 응용 프로그램
- 의료, 금융 및 고객 지원 분야의 NLP
- 챗봇 및 가상 비서에 NLP 사용
- NLP 연구의 미래 동향
요약 및 다음 단계
Requirements
- 자연어 처리 개념에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍에 익숙함
- Jupyter Notebooks 또는 유사한 환경에 대한 경험
청중
- 데이터 과학자
- Python 경험이 있는 개발자
- AI 애호가
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- 자연어 텍스트를 생성하는 고급 기술을 이해합니다.
- NLG에 대한 변압기 기반 모델을 구현하고 미세 조정합니다.
- 유창함, 일관성, 관련성을 위해 NLG 출력을 최적화합니다.
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- LangChain과 Python을 사용하여 반복적인 워크플로를 자동화합니다.
- LangChain을 활용하여 다양한 API를 연결하여 효율적인 비즈니스 프로세스를 구축하세요.
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- LangChain의 기본 사항과 대화형 에이전트 구축에 있어서의 응용 방법을 이해합니다.
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- 대화형 에이전트를 API 및 외부 서비스와 통합합니다.
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- 데이터 개인정보 보호를 유지하면서 AI 성능을 최적화하세요.
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- Ollama에서 AI 모델 미세 조정을 위한 효율적인 환경을 설정하세요.
- 지도 미세 조정 및 강화 학습을 위한 데이터 세트를 준비합니다.
- 성능, 정확성, 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
- 맞춤형 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
- 모델 개선 사항을 평가하고 견고성을 보장합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자연어 생성의 기본 개념을 이해합니다.
- 다양한 산업에서 NLG가 어떻게 적용되는지 살펴보세요.
- AI를 이용해 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 기본 기술을 배워보세요.
- Python개의 라이브러리와 모델을 사용하여 텍스트를 생성합니다.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
- LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
- LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
- LangChain 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 클라우드 서비스와 통합하여 LangChain의 기능을 활용하고자 하는 고급 데이터 엔지니어 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼과 LangChain 통합합니다.
- 클라우드 기반 API와 서비스를 활용하여 LangChain 기반 애플리케이션을 향상시킵니다.
- 실시간 상호작용을 위해 대화형 에이전트를 클라우드에 확장하고 배포합니다.
- 클라우드 환경에서 모니터링 및 보안 모범 사례를 구현합니다.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 역량을 향상시키고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LangChain을 사용하여 데이터 검색 및 정리를 자동화합니다.
- Python과 LangChain을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행합니다.
- Matplotlib 및 LangChain과 통합된 다른 Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.
- 데이터 분석에서 자연어 통찰력을 생성하기 위해 LangChain을 활용하세요.
LangChain Fundamentals
14 Hours대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 구축을 위한 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 전원이 공급되는 애플리케이션.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LangChain의 기본 원리를 파악하세요.
- LangChain 환경을 설정하고 구성합니다.
- 아키텍처와 LangChain이 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방식을 이해합니다.
- LangChain을 사용하여 간단한 애플리케이션을 개발해 보세요.
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7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하려는 초보 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Ollama의 기본 사항과 기능을 이해하세요.
- 로컬 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설정합니다.
- Ollama을 사용하여 LLM을 배포하고 상호 작용합니다.
- AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
- 다양한 산업에서 로컬 AI 배포에 대한 사용 사례를 살펴보세요.