NLP(자연어 처리) 트랙

자연어(natural language)란 우리가 일상 생활에서 사용하는 언어를 말합니다. 자연어 처리(natural language processing)란 이러한 자연어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 일을 말합니다.
자연어 처리는 음성 인식, 내용 요약, 번역, 사용자의 감성 분석, 텍스트 분류 작업(스팸 메일 분류, 뉴스 기사 카테고리 분류), 질의 응답 시스템, 챗봇과 같은 곳에서 사용되는 분야입니다.
최근 딥 러닝의 뛰어난 성능이 괄목할만한 성과를 얻으면서, 인공지능이 IT 분야의 중요 키워드로 떠오르고 있습니다. 자연어 처리는 기계에게 인간의 언어를 이해시킨다는 점에서 인공지능에서 가장 의미있는 연구 분야이면서도 아직도 정복되어야 할 산이 많은 분야입니다.
참고 : https://brunch.co.kr/@sonnykim/6, https://wikidocs.net/21667

2️⃣ 관련 채용 공고

<aside> 💡 제조업, 유통 및 서비스업, 소프트웨어 개발 및 공급업, 컨텐츠 연구 및 유통업 등 모든 산업 분야에서 자연어 처리가 사용되고 있음.

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<aside> 🎤 NLP 심화 트랙은 아래 자료로 공부합니다!

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추가적으로 [딥러닝을 이용한 자연어처리 입문], 다른 영상 또는 논문, 블로그, 네이버 부스트코스 자연어 처리의 모든 것 등을 참고하여 원리를 이해하려 노력하며, 심화내용을 학습합니다.

<aside> 🎤 NLP 심화 트랙은 이런 방식으로 진행됩니다!

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NLP 심화트랙은 6주차의 이론세션과 4주차의 프로젝트세션으로 진행됩니다.

공부한 내용은 자유 형식(ex: 노션, 피피티 필기, 블로그 정리)으로 정리해 이론 세션 전까지 노션에 업로드 합니다. (필수 과제)

이론 세션 전에 주차에 해당하는 영상을 듣고 공부해 옵니다.
- 영상을 보면서 이해가 안 됐던 부분, 공부하면서 생긴 추가적인 질문을 공유/해결하며, 추가적으로 관련된 내용(심화내용)을 공부합니다.
- 공부한 내용을 팀원들에게 공유하고 토론하는 시간을 갖습니다.
- 발제팀이 준비한 실습을 함께 진행하고, 각자 어떻게 진행했는지 공유합니다.
두 팀으로 나뉘어 격주로 발제팀이 됩니다.
- 발제팀은 그 주차에 해당하는 영상에서 공부한 내용 외에 **추가적으로 학습할 내용(논문, 기술 등..)**을 찾아와 팀원들에게 설명 및 공유합니다.
- 발제팀은 그 주차 내용과 관련된 실습을 준비해 옵니다.
  
  ex) LSTM을 공부한 경우, ‘LSTM을 사용하여 텍스트 생성하기’와 같은 실습 주제와 데이터셋을 준비해 옵니다. 준비해 온 데이터셋으로 만나서 같이 실습을 진행합니다. (참고 : https://soki.tistory.com/46)
  
  cf) 구현하고 싶은 논문을 가져와서 함께 고민하고 구현해보는 시간을 가져도 좋습니다. 논문 구현은 오래 걸릴 수 있다는 점을 감안하여 운영은 유동적으로 진행하니, 함께 공부하고 싶은 부분 있으면 자유롭게 제안해주세요!

<aside> 📚 이곳은 NLP 세션 자료 아카이빙 공간입니다!

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