Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models

시퀀스 모델 강좌 소개

Coursera에서 제공하는 “Sequence Models” 과정은 Deep Learning Specialization의 다섯 번째 과정입니다. 이 과정은 최신 딥러닝 기술을 학습하며, 시퀀스 모델의 놀라운 애플리케이션을 탐구하는 데 큰 도움이 됩니다. 음성 인식, 음악 합성, 챗봇, 기계 번역, 자연어 처리(NLP)와 같은 다양한 분야에서 시퀀스 모델이 어떻게 활용되는지 배우게 됩니다.

과정 개요

이 과정을 수강하면 순환 신경망(RNN) 및 RNN의 일반적인 변형인 GRU 및 LSTM을 구축하고 훈련하는 방법을 익히고, 문자 수준의 언어 모델링에 RNN을 적용하는 경험을 쌓을 수 있습니다. 자연어 처리와 워드 임베딩에 대한 지식도 향상됩니다.

강좌 내용

1. Recurrent Neural Networks

순환 신경망(RNN)은 시간적 데이터에 대한 뛰어난 성능을 보이는 모델 유형입니다. 이 섹션에서는 RNN의 여러 변형인 LSTM, GRU, Bidirectional RNN 등을 깊이 있게 탐구하게 됩니다.

2. Natural Language Processing & Word Embeddings

딥러닝과 자연어 처리는 강력한 조합입니다. 이 과정에서는 단어 벡터 표현과 임베딩 레이어를 활용하여 RNN을 훈련시키고, 감정 분석, 명명된 개체 인식 및 신경 기계 번역 등 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 발휘하는 방법을 배웁니다.

3. Sequence Models & Attention Mechanism

시퀀스 모델을 주의 메커니즘으로 보강하여 입력 시퀀스에 대한 모델의 집중할 부분을 결정하는 알고리즘을 배웁니다. 이어서 음성 인식 및 오디오 데이터 처리에 대한 내용을 다룹니다.

4. Transformer Network

트랜스포머 네트워크에 대한 기본적인 이해를 돕고, 최신 딥러닝 기술의 흐름을 이해하는 중요한 부분입니다.

결론

“Sequence Models” 과정은 딥러닝을 체계적으로 배우고자 하는 모든 사람에게 강력히 추천합니다. 실무에서 흔히 사용되는 다양한 모델과 기술들을 깊게 탐구할 수 있는 기회를 제공하며, 직장이나 연구에서 활용 가능한 강력한 기술을 배울 수 있습니다.

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