책소개

‘사람 말을 알아듣는 AI’를 만들어 보자!<이 책의 특징>▶ 수학, 코딩을 잘 몰라도 자연어 처리를 배울 수 있어요▶ 내 손으로 만든 인공지능을 맛보세요▶ 편리한 실습 환경을 제공해요▶ 세계적으로 널리 쓰이는 최신 오픈소스 라이브러리를 배워요<이지스퍼블리싱 독자 지원>

저자소개

서울대학교 국어국문학과를 졸업하고 고려대학교 대학원에서 공학 석사 학위(자연어 처리)를 취득했다. 문장 범주 분류에 큰 영향을 미치는 단어들에 높은 점수를 주는 기법을 다룬 논문(SCI 저널 게재)에 1저자로 참여했다. 대규모·고품질 언어 모델 학습과 구축을 업으로 삼고 있으며 문서 검색, 오픈 도메인 챗봇에 관심이 많다. 저서로는 《한국어 임베딩》(2019, 에이콘출판사)이 있으며 블로그(ratsgo.github.io)도 운영하고 있다. 딥러닝과 자연어 처리의 무궁무진한 가능성을 믿는다.

목차

=======================

1장 처음 만나는 자연어 처리

=======================

1-1 딥러닝 기반 자연어 처리 모델

1-2 트랜스퍼 러닝

1-3 학습 파이프라인 소개

1-4 개발 환경 설정



=========================

2장 문장을 작은 단위로 쪼개기

=========================

2-1 토큰화란?

2-2 바이트 페어 인코딩이란?

2-3 어휘 집합 구축하기

2-4 토큰화하기



=======================

3장 숫자 세계로 떠난 자연어

=======================

3-1 미리 학습된 언어 모델

3-2 트랜스포머 살펴보기

3-3 셀프 어텐션 동작 원리

3-4 트랜스포머에 적용된 기술들

3-5 BERT와 GPT 비교

3-6 단어/문장을 벡터로 변환하기



=======================

4장 문서에 꼬리표 달기

=======================

4-1 문서 분류 모델 훑어보기

4-2 문서 분류 모델 학습하기

4-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기



=======================

5장 문장 쌍 분류하기

=======================

5-1 문장 쌍 분류 모델 훑어보기

5-2 문장 쌍 분류 모델 학습하기

5-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기



=======================

6장 단어에 꼬리표 달기

=======================

6-1 개체명 인식 모델 훑어보기

6-2 개체명 인식 모델 학습하기

6-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기



=======================

7장 질문에 답하기

=======================

7-1 질의응답 모델 훑어보기

7-2 질의응답 모델 학습하기

7-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기



=======================

8장 문장 생성하기

=======================

8-1 문장 생성 모델 훑어보기

8-2 문장 생성 모델 파인튜닝하기

8-3 프리트레인 마친 모델로 문장 생성하기

8-4 파인튜닝 마친 모델로 문장 생성하기

찾아보기

한줄 서평