어떤 모임인가요?
자연어 처리에 발을 들이려는 분들을 위한 모임입니다.
유명한 입문서인 유원준님의 "자연어 처리 입문"을 완독하려고 합니다.
우리는 할 수 있다!
유명한 입문서인 유원준님의 "자연어 처리 입문"을 완독하려고 합니다.
우리는 할 수 있다!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- NLP로 원하는 결과를 구현하는 경험을 해보기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
무엇을 공부하나요?
- NLP(자연어처리)란 무엇인가?
- NLP에 쓰이는 머신러닝 & 딥러닝 간단 요약
- NLP 모델 & 알고리즘 훑어보기
- 핵심 개념 / 알고리즘의 동작 원리를 설명합니다. 유도하고 증명하면 제일 좋고, 수식/코드를 보고 한줄한줄의 역할을 설명할 수 있으면 충분합니다. (이 정도는 해야 모델 튜닝 과정에서 응용이 가능하기 때문입니다.)
- 감정 분석, 텍스트 분류, 챗봇 등 튜토리얼 - 따라 치며 익히기
어떤 사전지식이 필요한가요?
파이썬 사전지식이 필요합니다.
이 정도의 수식을 차분히 뜯어보고, 필요한 내용을 찾아보면서 이해할 수 있어야 합니다.
- 코딩 실력은 이정도면 될 것 같습니다
- Hello World를 출력할 줄 알아야 합니다.
- 배열과 딕셔너리의 차이가 뭔지를 알아야 합니다.
- 조건문, 반복문을 작성할 수 있어야 합니다.
- 중요한건, 책에 있는 코드를 해석하실 의지가 있어야 합니다.
- 이 페이지 (https://wikidocs.net/40710)에 나오는 코드를 보시고, 검색해가며 읽을 수 있다 싶으면 됩니다.
- 코사인 유사도 https://wikidocs.net/24603
- 선형 회귀 ~ MSE https://wikidocs.net/21670
이 정도의 수식을 차분히 뜯어보고, 필요한 내용을 찾아보면서 이해할 수 있어야 합니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
연구/실무에서 NLP를 사용해볼 생각이 있으신 분들이 가장 많이 남겨가실 것 같습니다.
다음과 같은 목표를 지향합니다.
- NLP로 원하는 결과를 구현하는 경험을 해보기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
요걸 원하시는 분이면 누구나 환영입니다.
다음과 같은 목표를 지향합니다.
- NLP로 원하는 결과를 구현하는 경험을 해보기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
요걸 원하시는 분이면 누구나 환영입니다.
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 사전 지식 못 받는 분
- 코드를 읽고 싶지 않거나, 직접 쳐보고 싶지 않으신 분
- 자연어 처리와 딥러닝에 관심이 없으신 분
- 현재 상황 상 꾸준히 사전 학습을 하기 어려우신 분
(매 주 혼자 공부량이 60p, 4~8시간 정도는 걸리는 것 같습니다)
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 코드를 읽고 싶지 않거나, 직접 쳐보고 싶지 않으신 분
- 자연어 처리와 딥러닝에 관심이 없으신 분
- 현재 상황 상 꾸준히 사전 학습을 하기 어려우신 분
(매 주 혼자 공부량이 60p, 4~8시간 정도는 걸리는 것 같습니다)
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
2시간 중 1부는 실습(코드 따라치기), 2부는 이론 학습 (발표 & 퀴즈)입니다.
1-1 왜 1부에 실습을 하냐면 - 보통 사전학습을 제때 못해오시는 분들이 발생합니다.
이런 분들은 실습 시간에 책을 보며 이론을 공부해서 2부에 제대로 참여하게끔 시간을 드립니다.
1-2 사전학습을 잘 해 오신분들은 실습 코드를 쳐가며 구현해 봅시다.
코드가 낯선 분들은 쳐가며 이해하는데 중점을 두고 읽으시면 됩니다
1-3 코딩 고수 분들은 시간이 남을 테니, 그 시간동안 수준높은 훈련에 도전해봅시다.
(백지에 기억나는대로 써보기, 최신 데이터셋을 받아와 적용하기 등등)
1-4 이 시간동안은 가벼운 분위기로, 자유롭게 질문하고 이야기도 나눠보자구요.
2-1 2부 시작은, 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기를 몇개 나눕니다. (5분~10분)
ex) 이루다같은 옛날 사회적인 이슈들. 흥미로운 프로그램, 현실 적용 예시, 최신 동향이나 새로운 논문도 좋습니다.
2-2 45분 안팎으로, 각각 돌아가며 이번 주 공부 내용을 요약합니다. 모두 발표하며, 한명이 전체적인 그림을, 다른 분들은 하나의 개념을 자세히 발표합니다.
(발표 형식은 첫날 이야기 합니다.)
2-3 10분간 잘 듣고 공부했는지 퀴즈로 확인합니다.
2-4 다음주 일정&발표자 확인하며 모임을 마무리합니다.
참가자들은 모임에 오기 전 다음을 준비합니다.
1. 해당 내용 읽기
2. 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기 찾아오기 (ex. 새로운 논문, 흥미로운 앱, 사회적 이슈)
3. 발표자: 자기가 맡은 부분의 발표 준비 (& 발표 잘 들었나 확인할 퀴즈 준비 - 첫 날 설명 드릴게요!)
1-1 왜 1부에 실습을 하냐면 - 보통 사전학습을 제때 못해오시는 분들이 발생합니다.
이런 분들은 실습 시간에 책을 보며 이론을 공부해서 2부에 제대로 참여하게끔 시간을 드립니다.
1-2 사전학습을 잘 해 오신분들은 실습 코드를 쳐가며 구현해 봅시다.
코드가 낯선 분들은 쳐가며 이해하는데 중점을 두고 읽으시면 됩니다
1-3 코딩 고수 분들은 시간이 남을 테니, 그 시간동안 수준높은 훈련에 도전해봅시다.
(백지에 기억나는대로 써보기, 최신 데이터셋을 받아와 적용하기 등등)
1-4 이 시간동안은 가벼운 분위기로, 자유롭게 질문하고 이야기도 나눠보자구요.
2-1 2부 시작은, 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기를 몇개 나눕니다. (5분~10분)
ex) 이루다같은 옛날 사회적인 이슈들. 흥미로운 프로그램, 현실 적용 예시, 최신 동향이나 새로운 논문도 좋습니다.
2-2 45분 안팎으로, 각각 돌아가며 이번 주 공부 내용을 요약합니다. 모두 발표하며, 한명이 전체적인 그림을, 다른 분들은 하나의 개념을 자세히 발표합니다.
(발표 형식은 첫날 이야기 합니다.)
2-3 10분간 잘 듣고 공부했는지 퀴즈로 확인합니다.
2-4 다음주 일정&발표자 확인하며 모임을 마무리합니다.
참가자들은 모임에 오기 전 다음을 준비합니다.
1. 해당 내용 읽기
2. 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기 찾아오기 (ex. 새로운 논문, 흥미로운 앱, 사회적 이슈)
3. 발표자: 자기가 맡은 부분의 발표 준비 (& 발표 잘 들었나 확인할 퀴즈 준비 - 첫 날 설명 드릴게요!)
커리큘럼
"딥 러닝을 위한 자연어 처리 입문" 따라치기
**전체 680p 분량으로 학습량이 많습니다. 따라가기 힘들 것 같다는 걱정이 듭니다.
첫 날 이야기를 나눠 보고 커리큘럼을 조정하려고 합니다.
심화 과정인 14장 이전까지만 다루거나, 머신러닝 개론 부분인 7~9장을 넘길 수 있을 것 같습니다.
신청하신 다음 저에게 꼭! 연락 바랍니다. **
1주차 : 오리엔테이션 + 1장 개발 환경 / 2장 텍스트 전처리
(퀴즈와 발표로 이루어진 진행 방식을 시연합니다.)
2주차 : 3장 언어 모델 / 4장 카운트 기반의 단어 표현
3주차 : 5장 벡터의 유사도 / 6장 토픽 모델링
4주차 : 7장 머신 러닝 / 8장 딥 러닝
5주차 : 9장 순환 신경망 / 10장 워드 임베딩
6주차 : 11장 RNN을 이용한 텍스트 분류 / 12장 NLP를 이용한 합성곱 신경망
7주차 : 13장 태깅 작업 / 14. 서브워드 토크나이저
8주차 : 15장 RNN을 이용한 인코더 - 디코더
9주차: 16장 어텐션 메커니즘
10주차: 17장 트랜스포머
11주차: 18장 BERT
첫 날 이야기를 나눠 보고 커리큘럼을 조정하려고 합니다.
심화 과정인 14장 이전까지만 다루거나, 머신러닝 개론 부분인 7~9장을 넘길 수 있을 것 같습니다.
신청하신 다음 저에게 꼭! 연락 바랍니다. **
1주차 : 오리엔테이션 + 1장 개발 환경 / 2장 텍스트 전처리
(퀴즈와 발표로 이루어진 진행 방식을 시연합니다.)
2주차 : 3장 언어 모델 / 4장 카운트 기반의 단어 표현
3주차 : 5장 벡터의 유사도 / 6장 토픽 모델링
4주차 : 7장 머신 러닝 / 8장 딥 러닝
5주차 : 9장 순환 신경망 / 10장 워드 임베딩
6주차 : 11장 RNN을 이용한 텍스트 분류 / 12장 NLP를 이용한 합성곱 신경망
7주차 : 13장 태깅 작업 / 14. 서브워드 토크나이저
8주차 : 15장 RNN을 이용한 인코더 - 디코더
9주차: 16장 어텐션 메커니즘
10주차: 17장 트랜스포머
11주차: 18장 BERT
교재 / 학습자료 / 준비물
교재: "딥러닝을 이용한 자연어처리 입문" by 유원준
(https://wikidocs.net/book/2155 - 글 전부 무료공개)
(https://wikidocs.net/book/2155 - 글 전부 무료공개)
첫 시간 전 준비사항
노트북을 준비해주세요.
필요한 프로그램(Anaconda, Colab, Numpy)을 설치해주셨으면 합니다.
책 1챕터 6)절까지를 읽어보고 따라하시면 됩니다. https://wikidocs.net/50698
필요한 프로그램(Anaconda, Colab, Numpy)을 설치해주셨으면 합니다.
책 1챕터 6)절까지를 읽어보고 따라하시면 됩니다. https://wikidocs.net/50698
퍼실이 소개
정한결
#INTJ
자기 소개 및 개설 동기
웹 개발자로 일하다가 AI를 위한 공부를 하고 있습니다.
어떻게 하면 더 잘 배우는가를 찾고 실천하며, 그 길에서 학습과학 소프트웨어를 만들려고 합니다.
소속
Croncat (Commander)
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎19기 NLP w/DL : 캐글 첫 도전하기 퍼실
풀잎18기 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 - 따라쳐보기! 퍼실
풀잎26기 NLP with Transformers 참여
풀잎21기 Beyond Bert (NLP 중급 과정) 참여
풀잎20기 자연어처리 논문 정복하기 참여
풀잎18기 딥러닝 교과서 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 - 따라쳐보기!
모임시작
2022년 01월 11일
모임일시
매주 화요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
강남캠퍼스
모집기간
2021년 12월 12일 ~ 2022년 01월 09일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 - 따라쳐보기!
모임시작
2022년 01월 11일
모임일시
매주 화요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
강남캠퍼스
모집기간
2021년 12월 12일 ~ 2022년 01월 09일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
어떤 모임인가요?
자연어 처리에 발을 들이려는 분들을 위한 모임입니다.
유명한 입문서인 유원준님의 "자연어 처리 입문"을 완독하려고 합니다.
우리는 할 수 있다!
유명한 입문서인 유원준님의 "자연어 처리 입문"을 완독하려고 합니다.
우리는 할 수 있다!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- NLP로 원하는 결과를 구현하는 경험을 해보기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
무엇을 공부하나요?
- NLP(자연어처리)란 무엇인가?
- NLP에 쓰이는 머신러닝 & 딥러닝 간단 요약
- NLP 모델 & 알고리즘 훑어보기
- 핵심 개념 / 알고리즘의 동작 원리를 설명합니다. 유도하고 증명하면 제일 좋고, 수식/코드를 보고 한줄한줄의 역할을 설명할 수 있으면 충분합니다. (이 정도는 해야 모델 튜닝 과정에서 응용이 가능하기 때문입니다.)
- 감정 분석, 텍스트 분류, 챗봇 등 튜토리얼 - 따라 치며 익히기
어떤 사전지식이 필요한가요?
파이썬 사전지식이 필요합니다.
이 정도의 수식을 차분히 뜯어보고, 필요한 내용을 찾아보면서 이해할 수 있어야 합니다.
- 코딩 실력은 이정도면 될 것 같습니다
- Hello World를 출력할 줄 알아야 합니다.
- 배열과 딕셔너리의 차이가 뭔지를 알아야 합니다.
- 조건문, 반복문을 작성할 수 있어야 합니다.
- 중요한건, 책에 있는 코드를 해석하실 의지가 있어야 합니다.
- 이 페이지 (https://wikidocs.net/40710)에 나오는 코드를 보시고, 검색해가며 읽을 수 있다 싶으면 됩니다.
- 코사인 유사도 https://wikidocs.net/24603
- 선형 회귀 ~ MSE https://wikidocs.net/21670
이 정도의 수식을 차분히 뜯어보고, 필요한 내용을 찾아보면서 이해할 수 있어야 합니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
연구/실무에서 NLP를 사용해볼 생각이 있으신 분들이 가장 많이 남겨가실 것 같습니다.
다음과 같은 목표를 지향합니다.
- NLP로 원하는 결과를 구현하는 경험을 해보기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
요걸 원하시는 분이면 누구나 환영입니다.
다음과 같은 목표를 지향합니다.
- NLP로 원하는 결과를 구현하는 경험을 해보기
- 그 원리를 훌륭하게 설명하기
요걸 원하시는 분이면 누구나 환영입니다.
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 사전 지식 못 받는 분
- 코드를 읽고 싶지 않거나, 직접 쳐보고 싶지 않으신 분
- 자연어 처리와 딥러닝에 관심이 없으신 분
- 현재 상황 상 꾸준히 사전 학습을 하기 어려우신 분
(매 주 혼자 공부량이 60p, 4~8시간 정도는 걸리는 것 같습니다)
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 코드를 읽고 싶지 않거나, 직접 쳐보고 싶지 않으신 분
- 자연어 처리와 딥러닝에 관심이 없으신 분
- 현재 상황 상 꾸준히 사전 학습을 하기 어려우신 분
(매 주 혼자 공부량이 60p, 4~8시간 정도는 걸리는 것 같습니다)
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
2시간 중 1부는 실습(코드 따라치기), 2부는 이론 학습 (발표 & 퀴즈)입니다.
1-1 왜 1부에 실습을 하냐면 - 보통 사전학습을 제때 못해오시는 분들이 발생합니다.
이런 분들은 실습 시간에 책을 보며 이론을 공부해서 2부에 제대로 참여하게끔 시간을 드립니다.
1-2 사전학습을 잘 해 오신분들은 실습 코드를 쳐가며 구현해 봅시다.
코드가 낯선 분들은 쳐가며 이해하는데 중점을 두고 읽으시면 됩니다
1-3 코딩 고수 분들은 시간이 남을 테니, 그 시간동안 수준높은 훈련에 도전해봅시다.
(백지에 기억나는대로 써보기, 최신 데이터셋을 받아와 적용하기 등등)
1-4 이 시간동안은 가벼운 분위기로, 자유롭게 질문하고 이야기도 나눠보자구요.
2-1 2부 시작은, 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기를 몇개 나눕니다. (5분~10분)
ex) 이루다같은 옛날 사회적인 이슈들. 흥미로운 프로그램, 현실 적용 예시, 최신 동향이나 새로운 논문도 좋습니다.
2-2 45분 안팎으로, 각각 돌아가며 이번 주 공부 내용을 요약합니다. 모두 발표하며, 한명이 전체적인 그림을, 다른 분들은 하나의 개념을 자세히 발표합니다.
(발표 형식은 첫날 이야기 합니다.)
2-3 10분간 잘 듣고 공부했는지 퀴즈로 확인합니다.
2-4 다음주 일정&발표자 확인하며 모임을 마무리합니다.
참가자들은 모임에 오기 전 다음을 준비합니다.
1. 해당 내용 읽기
2. 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기 찾아오기 (ex. 새로운 논문, 흥미로운 앱, 사회적 이슈)
3. 발표자: 자기가 맡은 부분의 발표 준비 (& 발표 잘 들었나 확인할 퀴즈 준비 - 첫 날 설명 드릴게요!)
1-1 왜 1부에 실습을 하냐면 - 보통 사전학습을 제때 못해오시는 분들이 발생합니다.
이런 분들은 실습 시간에 책을 보며 이론을 공부해서 2부에 제대로 참여하게끔 시간을 드립니다.
1-2 사전학습을 잘 해 오신분들은 실습 코드를 쳐가며 구현해 봅시다.
코드가 낯선 분들은 쳐가며 이해하는데 중점을 두고 읽으시면 됩니다
1-3 코딩 고수 분들은 시간이 남을 테니, 그 시간동안 수준높은 훈련에 도전해봅시다.
(백지에 기억나는대로 써보기, 최신 데이터셋을 받아와 적용하기 등등)
1-4 이 시간동안은 가벼운 분위기로, 자유롭게 질문하고 이야기도 나눠보자구요.
2-1 2부 시작은, 자연어 처리랑 관련된 재밌는 이야기를 몇개 나눕니다. (5분~10분)
ex) 이루다같은 옛날 사회적인 이슈들. 흥미로운 프로그램, 현실 적용 예시, 최신 동향이나 새로운 논문도 좋습니다.
2-2 45분 안팎으로, 각각 돌아가며 이번 주 공부 내용을 요약합니다. 모두 발표하며, 한명이 전체적인 그림을, 다른 분들은 하나의 개념을 자세히 발표합니다.
(발표 형식은 첫날 이야기 합니다.)
2-3 10분간 잘 듣고 공부했는지 퀴즈로 확인합니다.
2-4 다음주 일정&발표자 확인하며 모임을 마무리합니다.
참가자들은 모임에 오기 전 다음을 준비합니다.
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3. 발표자: 자기가 맡은 부분의 발표 준비 (& 발표 잘 들었나 확인할 퀴즈 준비 - 첫 날 설명 드릴게요!)
커리큘럼
"딥 러닝을 위한 자연어 처리 입문" 따라치기
**전체 680p 분량으로 학습량이 많습니다. 따라가기 힘들 것 같다는 걱정이 듭니다.
첫 날 이야기를 나눠 보고 커리큘럼을 조정하려고 합니다.
심화 과정인 14장 이전까지만 다루거나, 머신러닝 개론 부분인 7~9장을 넘길 수 있을 것 같습니다.
신청하신 다음 저에게 꼭! 연락 바랍니다. **
1주차 : 오리엔테이션 + 1장 개발 환경 / 2장 텍스트 전처리
(퀴즈와 발표로 이루어진 진행 방식을 시연합니다.)
2주차 : 3장 언어 모델 / 4장 카운트 기반의 단어 표현
3주차 : 5장 벡터의 유사도 / 6장 토픽 모델링
4주차 : 7장 머신 러닝 / 8장 딥 러닝
5주차 : 9장 순환 신경망 / 10장 워드 임베딩
6주차 : 11장 RNN을 이용한 텍스트 분류 / 12장 NLP를 이용한 합성곱 신경망
7주차 : 13장 태깅 작업 / 14. 서브워드 토크나이저
8주차 : 15장 RNN을 이용한 인코더 - 디코더
9주차: 16장 어텐션 메커니즘
10주차: 17장 트랜스포머
11주차: 18장 BERT
첫 날 이야기를 나눠 보고 커리큘럼을 조정하려고 합니다.
심화 과정인 14장 이전까지만 다루거나, 머신러닝 개론 부분인 7~9장을 넘길 수 있을 것 같습니다.
신청하신 다음 저에게 꼭! 연락 바랍니다. **
1주차 : 오리엔테이션 + 1장 개발 환경 / 2장 텍스트 전처리
(퀴즈와 발표로 이루어진 진행 방식을 시연합니다.)
2주차 : 3장 언어 모델 / 4장 카운트 기반의 단어 표현
3주차 : 5장 벡터의 유사도 / 6장 토픽 모델링
4주차 : 7장 머신 러닝 / 8장 딥 러닝
5주차 : 9장 순환 신경망 / 10장 워드 임베딩
6주차 : 11장 RNN을 이용한 텍스트 분류 / 12장 NLP를 이용한 합성곱 신경망
7주차 : 13장 태깅 작업 / 14. 서브워드 토크나이저
8주차 : 15장 RNN을 이용한 인코더 - 디코더
9주차: 16장 어텐션 메커니즘
10주차: 17장 트랜스포머
11주차: 18장 BERT
교재 / 학습자료 / 준비물
교재: "딥러닝을 이용한 자연어처리 입문" by 유원준
(https://wikidocs.net/book/2155 - 글 전부 무료공개)
(https://wikidocs.net/book/2155 - 글 전부 무료공개)
첫 시간 전 준비사항
노트북을 준비해주세요.
필요한 프로그램(Anaconda, Colab, Numpy)을 설치해주셨으면 합니다.
책 1챕터 6)절까지를 읽어보고 따라하시면 됩니다. https://wikidocs.net/50698
필요한 프로그램(Anaconda, Colab, Numpy)을 설치해주셨으면 합니다.
책 1챕터 6)절까지를 읽어보고 따라하시면 됩니다. https://wikidocs.net/50698
퍼실이 소개
정한결
#INTJ
자기소개 및 개설동기
웹 개발자로 일하다가 AI를 위한 공부를 하고 있습니다.
어떻게 하면 더 잘 배우는가를 찾고 실천하며, 그 길에서 학습과학 소프트웨어를 만들려고 합니다.
어떻게 하면 더 잘 배우는가를 찾고 실천하며, 그 길에서 학습과학 소프트웨어를 만들려고 합니다.
소속
Croncat (Commander)
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎19기 NLP w/DL : 캐글 첫 도전하기 퍼실
풀잎18기 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 - 따라쳐보기! 퍼실
풀잎26기 NLP with Transformers 참여
풀잎21기 Beyond Bert (NLP 중급 과정) 참여
풀잎20기 자연어처리 논문 정복하기 참여
풀잎18기 딥러닝 교과서 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.