• 머리말
  저자 소개
  
  Chapter 1 자연어 처리의 기초
  Lesson 1 자연어 처리
  Lesson 2 언어학의 이해
  Lesson 3 텍스트 전처리
  Lesson 4 어휘 분석
  Lesson 5 구문 분석
  Lesson 6 의미 분석과 화용 분석
  
  Chapter 2 심층학습(딥러닝) 기반 자연어 처리
  Lesson 1 심층학습(딥러닝)
  Lesson 2 임베딩
  Lesson 3 합성곱 신경망(CNN)
  Lesson 4 순환 신경망(RNN)
  
  Chapter 3 자연어 처리의 실제와 활용
  Lesson 1 텍스트 분류
  Lesson 2 키워드와 정보 추출
  Lesson 3 텍스트 요약
  Lesson 4 대화형 에이전트
  Lesson 5 기계 번역
  
  Chapter 4 거대 언어 모델(LLM)과 생성형 AI
  Lesson 1 거대 언어 모델(LLM)의 시대
  Lesson 2 오픈AI의 챗GPT
  Lesson 3 마이크로소프트의 빙(Bing) AI
  Lesson 4 구글의 제미나이(Gemini)
  Lesson 5 메타의 라마(LLaMA)
  Lesson 6 네이버의 하이퍼클로바(HyperCLOVA) X
  Lesson 7 멀티모달과 언어
  Lesson 8 LLM의 윤리적 이슈
  Lesson 9 자연어 처리와 함께하는 미래

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