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코스 개요
자연어 처리(NLP) 개요
- NLP의 정의와 다양한 응용 분야
- 문법, 의미론, 화용론 등 핵심 구성 요소들
- NLU가 NLP 내에서 수행하는 역할에 대해 알아봅니다.
NLU 개념의 이해
- 자연어 이해란 무엇이며 그 범위는 어디까지인지 살펴봅니다.
- NLU와 NLP 사이의 주요 차이점을 명확히 설명합니다.
- NLU에 활용되는 기초적인 알고리즘들을 소개합니다.
기본적인 NLU 기법
- 텍스트 분절 및 토큰화 방법들
- 고유명사 인식 기술(NER) 활용법
- 감성 분석과 텍스트 분류 수행 방법<\/li>
NLU에서의 언어 모델링
- 통계 기반 및 신경망 기반 언어 모델에 대한 입문 내용
- 단어 임베딩 기술과 문맥 인식형 모델 탐구
- NLU 작업에서 이러한 언어 모델들이 어떻게 활용되는지 예시를 통해 배웁니다.
NLU의 과제들
- 자연어에 내재된 여러 의미적 모호성 문제들
- 문맥 이해 및 그로 인한 해석 오류 방지 방법
- 데이터가 부족한 언어에 대한 처리 전략들을 살펴봅니다.
NLU의 활용 사례들
- 챗봇 및 가상 비서 개발에서의 NLU 활용
- 정형화되지 않은 텍스트 데이터로부터 정보 추출 기술
- 다양한 산업 분야에서 구체적인 성공 사례들 살펴보기
NLU의 미래 전망
- NLU 발전을 이끄는 딥러닝 기술 동향
- 보다 향상된 문맥 이해 기법들에 대한 소개
- 인간과 AI 간 원활한 의사소통의 미래 모습 전망
요약 및 이후 학습 방향 안내
요건
- 프로그래밍 기초 지식(특히 파이썬)
- 인공지능 및 언어 기술에 대한 관심
대상자
- AI 입문 학습자들
- 데이터 과학을 공부하는 학생들
- 기술 분야에 관심 있는 일반인들
14 시간
