교육내용
가. 자연어처리 요소기술
- 자연어처리 서비스 사례
- 자연어처리 요소기술 (형태소분석, 품사태깅, 구문분석, 감성분석 등)
- 실습 (형태소분석, 감성분석)
나. 기계학습 기반 자연어처리
- 문서의 벡터화, 문서 유사성- 문서 클러스터링, 문서 분류- 실습 (문서분류)
다. 워드 임베딩
- 단어의 벡터화
- 실습 (word2vec)
라. 딥러닝 기반 자연어처리
- CNN (Convolutional Neural Network) 기반 자연어처리
- RNN (Recurrent Neural Network) 기반 자연어처리
- 언어모델
- Transformer
- BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers)
- 실습 (CNN, RNN, BERT)
마. Conversational AI
- Retrieval-based bots, Generative bots
- Conversational AI 동향