컴퓨터가 인간의 언어를 잘 이해하고, 나아가 자연어를 생성하게 해주는
자연어 처리 기술은 AI 분야와 더불어 오늘날 큰 화두로 자리 잡고 있습니다.

AI 및 딥러닝 등을 이미 학습하거나 활용하고 있는 분들 외에도
취업 분야로 자연어 처리를 선택하는 분들도 많이 계시지요.

자연어 처리를 실제로 활용하고 싶으신 분들이 가장 먼저 학습해야 하는 부분이 전처리 분야입니다.
전처리는 머신러닝, 딥러닝 등이 용이하도록 사전에 데이터를 가다듬는 작업이지요.

전처리를 잘 모르는 분들도, 
관련 용어 정리를 시작으로 본 강좌와 함께 시작해 봅시다.

그렇다면, 왜 배워야 할까요?

자연어 처리는 AI, 딥러닝 분야에서 최근 각광을 받고 있는 분야!
딥러닝 기술이 자연어 처리 분야에 적용되면서 자연어 처리 분야가 더욱 활성화되고 있지요.
우리가 일상생활에도 흔히 사용하는 서비스인 챗봇이나 기계번역에도 이 자연어 처리 기술이 활용되고 있습니다.
특히, AI나 딥러닝 분야에서 커리어를 쌓길 원하시는 분이 자연어 처리 기술을 학습하신다면
해당 분야에서 더욱 성능 좋은 성과를 내실 수 있을 것입니다.
자연어 처리를 본격적으로 수행하기에 앞서 데이터를 가다듬는 작업이
반드시 선행되어야 하기에 본 강좌를 통해 자연어 처리에 대해 자세히 알려드립니다.

어떤 내용을 배우는지
살펴볼까요?

•  본격적인 자연어 처리를 위해 선행되어야 하는 전처리 작업에 대해 알려드립니다.
•  전처리 작업에서 자주 사용되는 용어 및 기본 개념에 대해 학습할 수 있습니다.
•  단어 및 문장 토큰화에 대한 개념을 비롯해 상세한 방법에 대해 학습하게 됩니다.
•  형태소 분석기, 특히 한국어 형태소 분석을 집중적으로 다루어 실제 분석 작업에서 활용도 높은 사례들을 학습합니다.
•  다양한 정규화 방법 및 정제 기법에 대해 학습합니다.
•  텍스트 벡터화 개념 및 방법과 다양한 인코딩 기법에 대해 학습할 수 있습니다.