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Course Outline
Natural Language Processing (NLP) 소개
- NLP 및 그 응용 프로그램 개요
- 핵심 구성 요소: 구문론, 의미론 및 실용론
- NLP 내에서 NLU의 역할
NLU 개념 이해
- 자연어 이해의 정의와 범위
- NLU와 NLP의 차이점
- NLU에서 사용되는 기본 알고리즘
기본 NLU 기술
- 토큰화 및 문장 분할
- 명명된 엔터티 인식(NER)
- 감정 분석 및 텍스트 분류
NLU에서의 언어 모델링
- 통계 및 신경 언어 모델 소개
- 단어 임베딩 및 컨텍스트 인식 모델 탐색
- NLU 작업에서의 언어 모델 응용
NLU의 과제
- 자연어의 모호성
- 문맥적 이해 및 모호성 해소
- 저자원 언어 다루기
NLU의 응용 프로그램
- 챗봇과 가상 비서의 NLU
- 비정형 텍스트에서 정보 추출
- 다양한 산업의 사례 연구
NLU의 미래 동향
- NLU를 위한 딥러닝의 발전
- 문맥적 이해의 새로운 기술
- 인간-AI 소통의 미래
요약 및 다음 단계
Requirements
- 프로그래밍에 대한 기본 지식 (Python)
- AI와 언어기술에 대한 관심
청중
- AI 초보자
- 데이터 과학 학생
- 기술 매니아
14 Hours