소개

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야입니다. 텍스트 분석, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 응용 분야가 있습니다.

목차

1장: 자연어 처리 개요

• NLP란 무엇인가?
• NLP의 응용 분야
• NLP 처리 파이프라인
• 주요 라이브러리 (NLTK, SpaCy, KoNLPy)

2장: 텍스트 전처리

• 토큰화 (Tokenization)
• 정규화 (Normalization)
• 불용어 제거 (Stopword Removal)
• 어간 추출과 표제어 추출
• 한국어 형태소 분석

3장: 텍스트 표현

• Bag of Words (BoW)
• TF-IDF
• N-gram
• 워드 임베딩 개념
• Word2Vec, FastText

4장: 텍스트 분류

• 감성 분석
• 스팸 필터링
• 문서 분류
• 나이브 베이즈 분류기
• 딥러닝 기반 분류

5장: 시퀀스 모델링

• RNN의 이해
• LSTM과 GRU
• Seq2Seq 모델
• 기계 번역
• 텍스트 생성

6장: Transformer와 BERT

• Attention 메커니즘
• Transformer 아키텍처
• BERT 이해하기
• KoBERT 활용
• 파인튜닝 실습

7장: 대규모 언어 모델 (LLM)

• GPT 시리즈
• LLaMA
• 프롬프트 엔지니어링
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• LangChain 활용

8장: 실전 프로젝트

• 뉴스 기사 분류
• 챗봇 구현
• 문서 요약
• 질의응답 시스템

관련 강의

• YouTube 자연어 처리
• 텍스트 마이닝 도서