[자연어처리] 자연어처리 커리큘럼

자연어 처리 (NLP) 기초 강의 계획안

강의 목표

• 자연어 처리의 기본 개념과 원리 이해
• 주요 NLP 기법과 알고리즘 학습
• Python과 PyTorch를 사용한 NLP 실습

 

강의 기간: 12주 (주 1회, 회당 2시간)

 

강의 일정 및 내용

주차주제내용실습/과제

1주차	NLP 개요	NLP의 기본 개념 및 응용 분야	NLP 개념 요약
2주차	텍스트 전처리	토큰화, 정제, 정규화	텍스트 전처리 실습
3주차	언어 모델	N-그램 모델, 언어 모델 평가	N-그램 모델 구현
4주차	단어 임베딩	Word2Vec, GloVe	단어 임베딩 실습
5주차	문서 분류	TF-IDF, 나이브 베이즈	문서 분류 구현
6주차	감정 분석	감정 분석 개념 및 기법	감정 분석 실습
7주차	순환 신경망 (RNN)	RNN, LSTM, GRU	RNN 구현
8주차	시퀀스-투-시퀀스 모델	Seq2Seq, 어텐션 메커니즘	Seq2Seq 구현
9주차	트랜스포머 모델	Transformer, BERT	Transformer 구현
10주차	텍스트 요약	추출적 요약, 생성적 요약	텍스트 요약 실습
11주차	질의 응답 시스템	QA 시스템 개념 및 기법	QA 시스템 구현
12주차	프로젝트 발표 및 피드백	프로젝트 발표 및 피드백	프로젝트 보고서 제출