자연어처리가

모든 직군에게 다 필요하다고?

▶ 자연어처리 정의

컴퓨터로 언어를 연구하는 인공지능 분야인 자연어처리, 개발 직군이 아닌 마케터/기획자도 자연어처리를 배워야 한다구요?

네, 맞습니다.

어느 분야나 엄청난 양의 자연어(텍스트) 데이터가 존재합니다. 상품 소개 글, 리뷰, 블로그 등.. 심지어 여러분이 읽고 계신 기 글조차 하나의 언어 데이터죠.

이 무수히 많은 데이터를 놓치고 활용하지 못한다면 너무 아깝지 않을까요? 그렇다고 이 텍스트를 분석하자고 하나하나 다 읽어보면 분류할 수도 없는 노릇입니다. 그럴 때 우리가 활용할 수 있는 기술이 자연어처리입니다.

▶ 상품 평가, 시장 트렌드 키워드 찾기, 상품과 비슷한 다른 상품 찾기

따라서, 자연어처리는 개발직군의 연구 목적뿐만 아니라, 마케터, 기획자 등과 같은 비개발직군에서도 필요한 역량입니다. 방대한 양의 데이터를 직접 분석하고, 인사이트를 도출해낼 수 있다면 이는 막강한 무기가 될 거라 확신합니다.

여러분의 막강한 무기,

꽃부리AI가 같이 만들어드릴게요.

안녕하세요. 의료 스타트업 AI 개발자 4년차인 꽃부리AI입니다. 과거 전략 기획 분야에서 근무하던 시절, 우연히 마주한 데이터의 매력에 빠져 데이터 사이언스를 전공하였습니다. 기획과 데이터 사이언스, 두 개의 필드에 모두 도메인이 있는 제가 여러분들에게 자연어처리 입문의 가장 빠른 길을 알려드릴게요.

• 현) 4년차 의료 스타트업 AI 개발자
• 영국 University of Leeds 데이터사이언스 석사 졸업
• 자연어처리 분야 주 저자로 AAAI Symposium 등 해외 학회 논문 2편 출판
• (전) 김앤장법률사무소, 이랜드 기획

▶ 수강생 후기

클래스 수강 후

확실하게 얻을 수 있는 두 가지 무기

첫 번째.

최신의 자연어처리 분야의 이해

▶ 1. 한국어 자연어 데이터 실습 / 2. 최신 딥러닝 기술, BERT 학습

두 번째.

산업과 포지션에 국한되지 않는

실무 적용 능력

▶ 1. 단어 빈도를 분석하여 트렌드 분석 / 2. 텍스트로 된 반응의 긍정/ 부정 확인- 감정 분석 / 3. 텍스트 기반의 유사도 분석

실무 적용 능력을 키우기 위해, 특정 산업이나 포지션에 국한되지 않도록 자연어처리 실전 예제를 수행하여 봅니다.

▶ 꽃부리AI의자연어처리 클래스는 무엇이 다른가요?

▶ 이런 분들에게 추천합니다!

▶ 선수지식: 파이썬 기본 문법