NLP 첫걸음! 자연어 처리 입문 완벽 가이드

자연어 처리
‘자연어 처리 강의들은 전부 영어로 배우던데..’
‘자연어 처리 강의들은 하나같이 너무 어렵던데..’

이제, 한국어로 배우는 자연어 처리를 어디에서든 쉽게 배워보세요!
강의 난이도를 확! 낮춰 비전공자/입문자들도 쉽게 배우실 수 있습니다.
자연어 처리 (Natural Language Processing) ?
컴퓨터와 인간의 언어 사이의 상호 작용하는 기술로,
텍스트 데이터를 형태소 단위, 단어 단위 등으로 분할하여 분석해 주제, 감정 등을 추출할 수 있는 고급 기술입니다.
쉽게 말해 마치 사람이 대화하는 내용을 컴퓨터가 분석하는 기술이죠!
이 기술은 문서 분류, 챗봇(자동 응답 대화), 논문 분석 등 다양한 분야에서 활용이 가능합니다!
자연어 처리 입문, 이론에만 집중하지 않고
실습도 따라쓰기가 아닌 직접 해보는 것이 필요합니다.
직접 크롤링하고, 직접 분석해서, 직접 모델에 적용하기까지!
최종 프로젝트를 위한 다양한 실습을 진행합니다.

※ 본 이미지는 실습 중 일부 예시이며, 자연어 처리에 완벽히 입문하실 수 있는 커리큘럼으로 구성되어 있습니다.
1. 웹 코드를 활용한 텍스트 데이터 크롤링
영어 웹페이지 크롤링부터, 한국어로 된 웹페이지도 직접 크롤링하실 수 있습니다.
2. 이미지에서 텍스트 데이터 수집하기
해당 이미지는 강사님께서 직접 촬영하신 이미지로, 누구든 어떤 이미지에서 텍스트 데이터를 수집하실 수 있습니다.
3. 텍스트 추출 프로그램
강사님께서 직접 작성하신 코드 스크립트를 제공해드리며, 이해가 쉽도록 주석을 달아드립니다.
단 9시간 만에 배우는 한국어 자연어 처리 입문,
이론보단 실습 위주로! 비전공자라도 쉽게 시작하세요!
단 9시간 만에 배우는 한국어 자연어 처리 입문,
이론보단 실습 위주로! 비전공자라도 쉽게 시작하세요!
강의특징.
1. 전반적인 자연어 전처리 과정 학습
본 강의는 머신 러닝/딥러닝 모델의 입력을 위한 데이터 전처리의 전 과정을 간략하면서도 체계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 각 과정의 내용들은 실무 프로젝트에 주로 활용되는 것들을 중심으로 기술되었습니다. 9시간 30분 분량의 과정으로 텍스트 데이터 수집부터 분석모델 도입 프로젝트까지 학습하실 수 있도록 모든 과정을 담았습니다.
2. 한국어 위주의 자연어 전처리 과정
최근 자연어 처리(NLP) 관련 강의가 많이 등장하고 있지만, 그 예시나 연습은 주로 영어나 영어를 이용하게끔 되어 있는 라이브러리 등에 대한 사용이 주를 이루고 있습니다. 그러나 우리의 실제 서비스에서는 한글(보조적으로 영어)을 기반으로 한 언어 처리가 대부분입니다. 따라서 본 강의 또한 한국어를 위주로 여러 가지의 언어 처리 기법들을 학습할 수 있도록 도와드립니다. (* 일부 강의자료는 자연어처리 분야 특성상 영어가 다소 포함될 수 있습니다.)
3. 이론은 간단하게, 실습은 강하게
지금까지 온/오프라인에 상관없이 대부분의 자연어 처리 강의에서는 복잡한 이론을 위주로 설명하기 때문에, 실제 내 업무에 직접 도입하기는 어려웠습니다. 하지만 본 강의는, 해당 커리큘럼에 반드시 필요한 이론만 간단히 진행하고, 예제와 실습을 통한 실전 학습을 중점으로 진행되는 강의입니다. 이론과 관련한 보다 상세한 설명은 교재 이외에 별도의 자료에 첨부하여 제공해드리기 때문에 이론도 부족하지 않도록 완벽한 입문을 도와드립니다.
수강효과.
1. 실무에 바로 적용하는 자연어 전처리 노하우 습득
실제 자연어 처리 관련 프로젝트를 진행하다 보면, 데이터를 수집하고 모델에 넣기 적합한 형태로 만드는 과정이 반드시 필요합니다. 이는 실제 프로젝트의 성과에 매우 큰 영향을 미치며, 프로젝트 완료까지 많은 시간이 소요되는 경우가 많습니다. 본 강의를 통해서 자연어 전처리의 전반적인 과정과 방법들에 대해 익히고 노하우를 터득하고, 관련 프로젝트를 보다 효율적으로 진행해보세요!
2. 한국어 데이터의 특성을 파악해 100% 활용하기!
언어는 그것을 사용하는 집단의 문화와 상호작용합니다. 각 나라의 문화가 다른 것처럼, 각 나라의 언어도 그 특징과 특성이 다릅니다. 한국어를 중심으로 진행되는 본 강의를 통해, 한국어 데이터만의 특성을 학습하고 이를 바탕으로 설계한 모델에 입력하는 것을 익힘으로써, 한국어 자연어 처리에 대한 능력과 자신감을 습득할 수 있습니다. 또한 문자(Text)에 대한 처리를 다루는 강의이기 때문에, 다양한 문자 처리 방법과 이를 모델의 목적과 특성에 맞게 바꾸는 기술을 습득할 수 있습니다.
3. 비전공자 강사님만의 비법이 담긴 코드 스크립트 제공
본 강의는 교재 이외에도 코드 작성 팁과 교재에서 다루지 못했던 상세한 가이드가 기술된 강의용 스크립트를 별도로 제공합니다. 교재에서 배웠던 내용을 심도 있게 표현하였으며, 주석을 통한 꼼꼼한 설명으로 수강생분들의 이해와 실력 향상을 도울 것입니다. 비전공자였던 강사님께서 한국어 자연어 처리를 쉽게 배우기 위해 터득해오신 노하우까지 직접 받아가실 수 있습니다.
수강대상.
샘플영상.
커리큘럼.
SECTION 1. 강좌 및 자연어 처리 소개
자연어 처리의 포괄적인 개념 소개부터 본 강의에서 무엇을 배울지 소개하고, 실습 환경을 설정할 수 있습니다.
SECTION 2. 웹, 이미지 등에서 글 추출하기
데이터 분석/자연어 처리의 첫 단계인 데이터 수집 과정으로, 나만의 웹이나 이미지, PDF에서 텍스트 데이터를 추출할 수 있습니다.
SECTION 3. 데이터 정제하기
자연어 처리를 위해 수집된 불완전 텍스트 데이터들을 정규표현식, 정제 라이브러리 등을 활용해 전처리할 수 있습니다.
SECTION 4. 데이터 분석하기
Konlpy 라이브러리를 배워 BoW, BPE 등 구조적/의미적 분석을 진행할 수 있습니다.
SECTION 5. 데이터 벡터화
인간의 언어를 컴퓨터가 이해하기 쉽도록 다양한 방식으로 데이터를 변환할 수 있습니다.
SECTION 6. 모델 적용하기 : 토픽 모델링, 감정 분류
실제 자연어 처리와 관련된 모델을 소개하고, 실제 감정 분류 프로젝트를 통해 업무에 적용할 수 있습니다.
* 일부 강의자료는 자연어처리 분야 특성상 영어가 다소 포함될 수 있습니다.
강사소개.
Q&A.
Q1. 완전 비전공자인데 어렵진 않을까요?
네! 가능합니다. 파이썬 설치부터 Tensorflow 설치, 각 코스별 소개, 다양한 이론과 실습까지 모두 비전공자를 위한 커리큘럼으로 구성했습니다. 비전공자로 시작하신 강사님께서 자연어 처리 입문을 강의해주시기 때문에, 여러분의 마음을 충분히 이해하셔서 더욱 쉽고 재미있게 배우실 수 있도록, 그리고 현업에 적용하실 수 있도록 도와드립니다.
Q2. 오프라인 강의와의 차이점이 뭔가요?
오프라인 강의를 들으시는 분들이 생각보다 조금 어렵다는 말씀을 많이 해주셨습니다. 그래서 저희는 완전한 비전공자 분들을 위한 자연어 처리 입문/초급 강의를 오픈했습니다. 본 코스에서 충분한 학습을 진행하시면 보다 난이도 높은 오프라인 강의에서 더 빠르게 이해하고 실력을 비약적으로 향상시키실 수 있습니다.

코스 Content

Section1. 강좌 및 자연어 처리 소개
Section2. 웹, 이미지 등에서 글 추출하기
Section3. 데이터 정제하기
Section4. 데이터 분석하기
Section5. 데이터 벡터화
Section6. 모델 적용하기 : 토픽 모델링, 감정 분류
+44 참여 중
수강신청 가능

코스 구성

  • 54 Lessons