Do it! BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리

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1장 처음 만나는 자연어 처리
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1-1 딥러닝 기반 자연어 처리 모델
1-2 트랜스퍼 러닝
1-3 학습 파이프라인 소개
1-4 개발 환경 설정

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2장 문장을 작은 단위로 쪼개기
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2-1 토큰화란?
2-2 바이트 페어 인코딩이란?
2-3 어휘 집합 구축하기
2-4 토큰화하기

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3장 숫자 세계로 떠난 자연어
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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

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4장 문서에 꼬리표 달기
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4-1 문서 분류 모델 훑어보기
4-2 문서 분류 모델 학습하기
4-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기

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5장 문장 쌍 분류하기
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5-1 문장 쌍 분류 모델 훑어보기
5-2 문장 쌍 분류 모델 학습하기
5-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기

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6장 단어에 꼬리표 달기
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6-1 개체명 인식 모델 훑어보기
6-2 개체명 인식 모델 학습하기
6-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기

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7장 질문에 답하기
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7-1 질의응답 모델 훑어보기
7-2 질의응답 모델 학습하기
7-3 학습 마친 모델을 실전 투입하기

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8장 문장 생성하기
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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
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