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자연어처리 초급 과정에서는 CNN, RNN, Seq2Seq, Attention 등의 기법을 배우며, 자연어처리에 대한 전반적인 이해를 쌓을 수 있습니다. 

• 우선, 강의의 첫 번째 주제인 CNN은 이미지 처리에서 널리 사용되는 기법이지만, 최근에는 자연어처리 분야에서도 활용되고 있습니다. CNN을 이용하면 자연어에서의 특징 추출을 효과적으로 할 수 있어서, 문장 분류나 감성 분석 등에 많이 활용되고 있습니다. 
• 두 번째 주제인 RNN은 시계열 데이터에 대한 처리에 많이 쓰이는 기법입니다. 자연어는 문장이나 단어의 순서가 중요하기 때문에, RNN을 이용하면 문장에서의 단어의 의미를 파악할 수 있습니다. 이를 이용하여 기계번역, 자동요약, 문장생성 등에 사용되고 있습니다. 
• 세 번째 주제인 Seq2Seq는 번, 요약, 챗봇 등의 자연어 처리 문제에 많이 쓰이는 모델입니다. 이 모델은 Encoder-Decoder 구조를 사용하여, 입력 문장을 의미 벡터로 변환하고, 그 벡터를 기반으로 출력 문장을 생성합니다.
•  마지막 주제인 Attention은 Seq2Seq 모델에서 입력 문장의 중요한 정보를 더 잘 처리할 수 있도록 해주는 기법입니다. Attention은 자연어처리 분야에서 매우 중요한 기법으로, 기계번역에서 탁월한 성능을 보여주고 있습니다. 

이러한 기법들의 구현 예제를 살펴보면서 자연어 처리에 대한 전반적인 이해를 쌓을 수 있습니다. 자연어 처리에 관심이 있는 분들은 많은 참여 바랍니다!

💁 세미나 안내 

• 날짜 : 2023년 3월 14일 화요일
• 시간 : 20:00 ~ 21:00
• 장소 : 온라인
• 접속링크 :  실시간 라이브

🧑‍🏫 세미나 내용

• 1차시 : CNN / RNN 살펴보기
• 2차시 : Seq2Seq 살펴보기
• 3차시 : Attention 살펴보기

🧑‍🚀 연사 소개

• 연사: 김태영 (주)인공지능팩토리 대표이사
• 마이크로소프트 RD, MVP : 자세히 >> https://rd.microsoft.com/en-us/taeyoung-kim
• 블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스 집필 : 자세히 >> https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000000938421
• 네이처 자매지 1저자 등재 : 자세히 >> https://www.nature.com/articles/s41550-019-0711-5
• 타이키모스 블로그 운영 : 자세히 >> https://tykimos.github.io/