도서 소개

그림과 함께 보는 가장 쉬운 책인 한눈에 보이는 그림책 시리즈, 그 여섯 번째 편인 자연어 처리는 최신 화두인 생성형 AI의 기본이 되는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 관련된 얼개를 다룬다.

생성형 인공지능(Generative AI)은 대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 AI의 일종이다. AI 기술은 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 번역과 같이 새로운 컴퓨팅 작업에서 인간 지능을 모방하려고 시도한다. 생성형 AI는 인공지능의 다음 단계이며 인간 언어, 프로그래밍 언어, 예술, 화학, 생물학 또는 복잡한 주제를 학습하도록 AI를 학습시킬 수 있다. AI는 학습 데이터를 재사용하여 새로운 문제를 해결한다. 예를 들어, 영어 어휘를 학습하고 이를 처리하는 단어로 시를 지을 수 있다.

  출판사 리뷰

인간이 사용하는 자연어를 기계가 이해하고 처리하는 기술인
자연어 처리(NLP)를 생성형 AI와 아울러 한눈에 살펴본다!

그림과 함께 보는 가장 쉬운 책인 한눈에 보이는 그림책 시리즈, 그 여섯 번째 편인 자연어 처리는 최신 화두인 생성형 AI의 기본이 되는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 관련된 얼개를 다룬다.
생성형 인공지능(Generative AI)은 대화, 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 AI의 일종이다. AI 기술은 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 번역과 같이 새로운 컴퓨팅 작업에서 인간 지능을 모방하려고 시도한다. 생성형 AI는 인공지능의 다음 단계이며 인간 언어, 프로그래밍 언어, 예술, 화학, 생물학 또는 복잡한 주제를 학습하도록 AI를 학습시킬 수 있다. AI는 학습 데이터를 재사용하여 새로운 문제를 해결한다. 예를 들어, 영어 어휘를 학습하고 이를 처리하는 단어로 시를 지을 수 있다.
자연어 처리(NLP)는 자연스러운 인간 언어의 분석에 중점을 두며 이를 통해 기계는 문장이나 구문을 이해하고 해석하여 질문에 답하고, 조언을 제공하고, 번역을 제공하고, 인간과 상호 작용하는 방법을 배울 수 있다. 이 과정에는 의미 분석, 음성 태깅, 구문 분석, 기계 번역 등이 포함되는데 이 책은 이 과정에 해당하는 의미 분석, 구문 분석 등이 어떻게 이루어지는지 원리를 쉽게 파악할 수 있도록 구성했다.
자연어 처리는 초거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 더욱 발전하고 있으며, 챗GPT같은 챗봇 인공지능의 발전에 기반이 될 것으로 보인다. AI의 미래, 생성형 AI에 한 걸음 다가가기 위해 자연어 처리와 생성형 AI를 한눈에 학습할 수 있도록 한국인공지능교육학회 학회장인 한선관 교수님과 임새이 선생님이 친절하게 집필한 이 책이 도움을 줄 것이다.

  작가 소개

지은이 : 한선관
· 경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수 · 한국인공지능교육학회 학회장 · 인공지능교육연구소 소장 · 『한눈에 보이는 인공지능 수학 그림책』, 『챗GPT와 썸타기』, 『한눈에 보이는 데이터 과학과 AI 그림책』, 『한눈에 보이는 블록체인 그림책』, 『한눈에 보이는 인공지능 그림책』, 『한 눈에 보이는 메타버스 그림책』, 『중학교 정보』 교과서, 『스 크래치 마법 레시피』, 『스크래치 창의컴퓨팅』, 『스크래치 주 니어 워크북』, 『AI 사고를 위한 인공지능 랩』, 『AI 플레이그 라운드』, 『놀랍게 쉬운 인공지능의 이해와 실습』(이상 성안당), 『컴퓨팅 사고를 위한 파이썬』, 『컴퓨팅 사고를 위한 스크래치 3.0』, 『소프트웨어 교육』, 『소프트웨어 교육 방법』(이상 생능 출판사) 집필

지은이 : 임새이
· 현직 초등학교 교사 · 경인교육대학교 컴퓨터교육 박사 과정 · 경인교육대학교 인공지능 융합교육 석사 · 『챗GPT와 썸타기』 집필 · 인공지능교육연구소에서 STEAM 교육과 SW·AI 교육 콘텐츠 개발중

  목차

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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