자연어 처리의 기초부터 고급 AI 모델 설계와 비즈니스 응용까지
파이썬으로 배우는 실전 자연어 처리
이 책은 자연어 처리(NLP)에 대해 깊이 있는 내용을 다루며, 머신러닝의 수학적 기초부터 시작해 대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능 응용 프로그램 같은 고급 주제까지 포괄적으로 설명합니다. 학습 과정에서 머신러닝과 자연어 처리 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적인 선형대수, 최적화, 확률, 통계 등의 기초 개념을 체계적으로 익히게 될 것입니다. 또한 머신러닝의 일반적인 기술을 배우고 이를 자연어 처리와 어떻게 접목할 수 있는지도 알아봅니다.
이제 막 대규모 언어 모델로 자연어 처리에 관심이 생긴 분들에게는 이 거대한 흐름의 주요 키워드를 이해하는 데 도움이 될 것이며, 이미 익숙한 분들에게는 전반적인 내용을 정리하고 전망을 살펴볼 기회를 제공할 것입니다.
주요 내용
● 머신러닝과 NLP의 수학적 기초를 익히는 법
● 텍스트 데이터를 전처리하고 분석하는 고급 기법
● 파이썬으로 머신러닝－NLP 시스템을 설계하는 방법
● 전통적인 머신러닝 및 딥러닝 방법으로 텍스트를 모델링하고 분류하는 법
● LLM의 이론과 설계를 이해하고 이를 다양한 AI 응용 분야에 구현하는 방법
● NLP의 통찰과 동향, 그리고 미래 동향과 잠재력을 탐구하는 방법
대상 독자
● 딥러닝, 머신러닝 연구자, NLP 실무자, ML/NLP 교육자, 텍스트 데이터를 사용하는 전문가
● 파이썬 초보자, 머신러닝에 관심 있는 이공계 대학생
관련 서적(제목 + ISBN)
● 트랜스포머를 활용한 자연어 처리 / 9791169210508
● 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM / 9791169211932
● GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판) / 9791169213295
