NLP를 넘어 NLG로!

수강신청 마감까지 D-3

PyTorch를 활용한
자연어처리 심화
CAMP

NLP의 딥러닝 적용 핵심과
응용을 온전히 이해하고,
남들보다 먼저 자연어 생성(NLG)으로
나아갈 준비를 하세요!

#심화실전강의 #언어모델구현실습

#현업전문가와조교의밀착지도

PyTorch를 활용한
자연어처리 심화
CAMP

NLP의 딥러닝 적용 핵심과 응용을 온전히 이해하고,
남들보다 먼저 자연어 생성(NLG)으로 나아갈 준비를 하세요!

#심화실전강의 #언어모델구현실습 #현업전문가와조교의밀착지도

기간 & 일정

2019.07.13. – 09.07.
(8/3,10일 휴강)
매주 토요일 10:00 – 13:00
주 1회, 총 21시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

이샘 매니저
02-518-4822
help-ds@fastcampus.co.kr

기본적인 Classification을 넘어
번역, 요약, 문장 생성에 필요한 알고리즘 이해를 시작으로,

언어 모델등을 구현하는 실습을 통해
상품화 가능한 수준의 자연어처리 역량을 길러가세요!

강의 개요.

Natural Language Processing (자연어처리)는 사람의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 해 줍니다. 즉, 컴퓨터와 사람 사이의 인터페이스를 연결해 주는 기술로서, 실제 필드에서 필요성이 높은 분야이기도 합니다. 하지만, 기본적인 Classification이 아닌 실제 서비스(번역, 요약, 챗봇 등)를 상용화하기 위해 필요한 딥러닝 알고리즘, 언어모델, 강화학습 등 심화된 내용에 대해 제대로 배울 수 있는 자료는 턱없이 부족합니다.

그래서 만들게된 본 강의는 NLP의 정점에 있는 최신 모델에 대한 깊이있는 커리큘럼 구성과 실무를 방불케하는 실습으로 구성되어 있습니다. 이 모든 내용은 기계번역, NLP의 분야의 전문가이신 현업 강사님이 진행하시기 때문에 직접 해보지 않으면 알 수 없는 생생한 노하우도 함께 얻어가실 수 있습니다.

# 매 강의는 이론 강의와 실습으로 구성됩니다.
# 중식은 패스트캠퍼스에서 제공합니다.

강의 특징.

icon_knowhow

Seq2Seq 모델 완벽 이해

자연어처리 분야의 핵심 딥러닝 기술인 Seque2Seq 모델과 관련된 이론에 대해 깊이있게 다룹니다. 또한 기계번역, NLP의 분야에서 전문가이신 강사님과 함께 실제 상품화가 가능한 수준의 실습(Machine Translation 또는 Summarization)을 통해 seq2seq의 실무 활용 방법에 대해 익힙니다.

icon_project

NLG의 근간, 언어모델 구현

language Modeling(언어모델)은 그 자체로서 활용도 뿐만 아니라, 기계번역과 음성인식, OCR, 그리고 Natural Language Generation (NLG)에 있어서도 매우 중요한 역할을 차지 합니다. 본 강의에서는 언어모델의 이론에 대해 깊이있게 이해하고, 직접 언어 모델링을 실습합니다.

icon_learningcurve

자연어 처리에 강화학습 적용

NLP를 실제 서비스에 적용하고 차별화 하기 위해서는, 성능을 보다 높이고 다양한 objective에 대해서 학습시켜야 할 필요성이 있습니다. 본 강의에서는 Non-differentiable objective function 이나 Adversarial learning 활용한 NLP 성능 향상과 관련된 강화학습에 대해 이론과 실습을 통해 가르쳐드립니다.

공부도 하고!
학습지원금도 받고!

결제액의 10%를 학습지원금으로 드립니다.

패스트캠퍼스의 수강의지를 강화하기 위한 지원금 제도를 운영합니다
패캠이 제안하는 학습 목표를 달성하고 커리어 이상의 성취감을 얻어가길 바랍니다.

*학습지원금은 제세공과금(22%)을 제하고 드립니다.

과제/학습노트

100% 제출

커리 큘럼.

PART 1. Introduction to NLP

자연어처리 소개와 최근 동향을 살펴 봅니다.

자연어처리의 흐름을 살펴보고 파이토치를 활용하여 간단히 실습을 하여 봅니다.

1주차 
– Introduction to NLP with Deep Learning
– Hello, PyTorch

PART 2. 언어모델(Language Modeling)에 대한 이해

자연어생성(Natural Language Understanding)을 위한 초석, 언어모델

Language Modeling(언어모델)은 그 자체로서 활용도 뿐만 아니라, 기계번역과 음성인식, OCR, 그리고 Natural Language Generation (NLG)에 있어서도 매우 중요한 역할을 차지 합니다. 자연어처리에 필요한 전처리 방법과 함께 자연어생성의 근간이 되는 언어모델에 대해 배워봅시다.

2주차 
– 자연어처리에 필요한 전처리 방법, Preprocessing
– Language Modeling
– 딥러닝을 활용한 언어모델(Neural Language Model)

PART 3. NLP의 핵심 알고리즘, Sequence2Sequence

번역(Machine Translation) task에서의 실제 사례를 바탕으로, seq2seq 이해

Seq2seq를 통해 Natural Language Generation (NLG)에 대해 학습하고, 또한 실습을 통해 이와 같이 복잡한 architecture를 직접 구현하는 방법에 대해 실전 수준으로 학습하여 봅니다.

3주차

– 자연어생성의 핵심인 Sequence to Sequence에 대해 소개
– Attention에 대한 소개
– Seq2seq를 활용한 고급 NMT(Neural Machine Translation) 기법 소개

4주차

– Sequence to Sequence Exercise
– 실제 서비스 구현에 중요한 빔서치코드(Beam Search Exercise)를 살펴보기

PART 4. NLP의 성능향상, Dual Learning/ Reinforcement Learning 적용

성능 극대화를 위한 강화학습 적용

Non-differentiable objective function 이나 Adversarial learning을 통한 성능 향상을 하기 위해 RL의 이론과 실습을 통해 배웁니다.

5주차

– Reinforcement Learning Basics
– 자연어생성의 성능을 극대화 하기 위한 강화학습을 소개(Policy Gradients)
– 강화학습을 사용하여 번역의 성능을 향상시킨 방법들을 소개

 

Dual Learning on NLP

강화학습 이외의 또 다른 Duality라는 속성을 살펴보고 방법들을 소개합니다. 이를 기계번역에 적용한 코드를 학습합니다.

6주차

– 강화학습을 기계번역에 적용한 코드를 살펴보기Minimum Risk Training Exercise)
– Duality in Neural Machine Translation

7주차

– Dual Learning을 기계번역에 적용한 코드를 살펴보기(Dual Learning Exercise)
– Summary of Class

강의에 대한 전반적인 소개를 한 눈에 보고 싶다면? 교육 과정 소개서를 확인해주세요!
* 본 소개서는 회사 제출용으로도 사용 가능합니다.

추천 대상.

– PyTorch를 활용한 자연어 처리 실무를 체계적으로 배우고 싶은 분
– 기존의 Text Classification을 넘어 Natural Language Generation에 관심을 가지고 있는 분
– 현업에서 딥러닝을 활용해 자연어처리를 하고 있으나 퍼포먼스가 좋지 않아, 성능을 향상하는 법을 배우고 싶은 분

사전 체크 리스트.

2개 이상 해당하시는 분들에게 적합한 강의입니다. 관련한 문의는 담당매니저에게 언제든 연락해주세요 🙂

ⓐ Objective function, Loss function, Gradient Descent, Cross-entropy, LSTM, GRU, Bi-directional LSTM 앞서 제시된 7개의 개념 중 4가지 이상 알고 있다.
ⓑ 기본적인 자연어처리(Word Embedding, Text Classification 등)에 대한 내용을 이해하고 코드를 돌려 본 경험이 있다.
ⓒ PyTorch, TensorFlow, Keras 등의 딥러닝 프레임워크 또는 NumPy를 사용해본 적이 있다.
ⓓ 리눅스 또는 맥의 터미널을 사용해보았다.

강사 소개.

현재 MakinaRocks에서 NLP 딥러닝 연구/개발을 맡고 있습니다. 딥러닝 이전 밑바닥부터 다져온 NLP에 대한 핵심 경험들과 필요성에 대해 이야기하고, 딥러닝과 접목하여 다양한 사례에 적용 및 최신 기계번역을 연구/개발하며 얻은 노하우를 전달하고자 합니다.

김기현

강사 김기현

[약력]
– 現 마키나락스 수석연구원 (이상탐지 및 생성 모델 학습 연구/개발)
– 前 SK플래닛 머신인텔리전스랩 (신경망 기계번역 연구/개발 및 상용화 , SK플래닛 SUPEX 수상)
– 前 티켓몬스터 데이터랩 (추천시스템 및 자연어처리 시스템 개발 및 상용화)
– 前 한국전자통신연구원(ETRI) 자동 통역 연구실
(자동 통역(음성인식 및 언어모델) 연구/개발 및 상용화)
(특허기술상(특허청) 충무공상 : 자동통역시스템 발명)
– Qualcomm R&D Korea 인턴 및 표창
– Stony Brook University 컴퓨터공학과 학사/석사
– 한국정보올림피아드(KOI) 19회 동상, 20회 장려상
– 머신러닝 관련 다수 특허 등록

[강의 경험]
– 패스트캠퍼스 PyTorch를 활용한 자연어처리 심화 CAMP 강의
– 패스트캠퍼스 자연어처리를 위한 딥러닝 CAMP
– KT 및 KTDS 자연어처리 강의
– SK그룹 기계번역 강의
– 유튜브 모두의 딥러닝 시즌2 PyTorch 강의 참여

캡처

수강생 분들에게는 곧 출간될 강사님의 서적을
무료로 제공해 드립니다!

[김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프] 저자가 가르치는
강의를 놓치지 마세요!

학습조교 소개.

조교2

학습 조교 김광우

[ 약력 ]

– 現 GS SHOP AI센터 빅데이터 플랫폼, 검색 추천 및 분석환경 개발 운영
– SK C&C Data Platform팀 SK Hynix 실시간 분석 환경 구축 프로젝트
– Ticket monster DataLab 빅데이터 및 추천 시스템 운영 및 개발

수강생 후기.

심화를 수강하면서 느꼈던 점은 입문과는 달리, 자연어처리의 발전사를 지켜보며 실무에서 오랜기간 고민하셨던 노하우를 그대로 경험할 수 있다는 사실이었습니다. 수강생분들 중에도 현업의 많은 실무자분들이 참여하셨었는데요. 자연어처리의 기본적인 전처리 세부사항, 파이토치 기초, Language model부터 최신의 seq2seq, neural machine translation까지 실무가 바탕이 된 이론적인 내용을 숙지할 수 있었습니다. 또, 강사님이 실제 프로젝트에 사용하시던 코드들도 한 줄 한 줄 그 의미를 설명해주셔서 이해하는데 큰 도움이 되었습니다.

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별도의 가입절차없이 패스트캠퍼스 커뮤니티 멤버쉽 회원이 됩니다.
커뮤니티 멤버쉽은 수강 후 1년 동안 유지되며,
오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.


잠깐! 자기계발지원금 받아가세요!
7월 한달간, 출석을 인증하고 후기를 작성하신 분 200분께, 50만원~100만원 상당의 수강쿠폰을 드립니다.

· 쿠폰은 10/1에 지급되며, 10월 한달 간 사용 가능합니다.
· 출석인증: 매주 수업 시 출석여부를 확인할 수 있는 강의장 문앞 강의명 안내표 인증사진을 #패스트캠퍼스 #공부하고100만원받고 #자기계발 태그를 붙여 인스타그램 개인 계정에 게시해야합니다.
· 후기작성: 종강 후 수강한 강의의 상세 후기를 네이버 블로그에 작성하고 공개해주셔야 합니다.

수강료 안내.

150만원

※ 할인가는 매주 목요일 자정에 변경됩니다.
※ 카드 12개월 무이자 할부 가능!

강의장 안내.

내 수준에 맞는 텍스트 분석 강의! 잘 모르겠다면?

아래의 관련 강의 정보 및 수강생 선수 지식을 확인해보세요!

학습 경험이 있는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 단어/명사 추출, 품사 판별, 키워드 추출, 연관어 분석 등 텍스트 분석으로 확장하는 강의

강의 자세히 보기

딥러닝 기법을 익히고 RNN과 CNN을 활용하여 Sentiment Analysis, Language Detection, Topic Classification 등의 문서 분류를 구현하는 강의

강의 자세히 보기

주어진 텍스트 데이터로부터 문장을 생성하는 NLG(Natural Language Generation)를 기반으로 상품화가 가능한 수준의 자연어 처리 역량을 기르는 강의

강의 자세히 보기

머신러닝 알고리즘의 응용을 통해 데이터 특성에 맞는 알고리즘 개발. 즉, 자연어 처리를 위한 toolkit을 직접 개발할 수 있는 역량을 기르는 강의

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학습 지원 프로젝트

공부도 하고! 학습지원금도 받고!

*학습지원금(제세공과금 22% 차감 후 지급)은 강의마다 개인마다 상이할 수 있습니다.

학습 목표. 학습노트 제출

매주 목요일 자정 24:00까지 [학습노트][데이터사이언스]_PyTorch를 활용한 자연어처리 심화 5기_N주차_성함 으로 메일제목을 설정하여 이메일로 과제를 제출합니다. 제출 시간을 엄수하지 못한 노트는 추후 환급에 불이익이 있습니다.

# 주차별 제출 기한
2주차 : 7월 25일(목) 자정
3주차 : 8월 15일(목) 자정
4주차 : 8월 22일(목) 자정
5주차 : 8월 29일(목) 자정
6주차 : 9월 5일(목) 자정
7주차 : 9월 12일(목) 자정

학습지원금을 받으려면?

미션을 모두 완료하면 신청페이지를 통해 신청 가능합니다.
다만, 강의 종료 후 30일 이내에 신청페이지를 통해서 신청해주셔야 합니다.
아래의 환급신청 링크로 신분증 사본 / 환급받을 통장사본을 제출 (반드시 본인 명의로만 가능)해 주세요.
결제한 수강료의 10% (환급 금액의 22% 제세공과금으로 차감) 를 드리며, 학습지원금은 개인마다 상이할 수 있습니다.

환불규정

* 학습지원금은 기수강생 및 얼리버드 할인과 중복 적용이 가능합니다. (기타 다른 이벤트와 중복 적용이 불가합니다.)
* 과제물이 허위로 작성되거나 표절일 경우 환급이 거절될 수 있습니다.
* 환불은 환불규정(https://www.fastcampus.co.kr/refund/)에 따라 진행됩니다. 규정에 의거하여 환불금액이 없을 수 있습니다.