📌 NLP 전체 로드맵

1️⃣ 텍스트 전처리 실습 → 2️⃣ RNN/LSTM/Transformer 개념 학습 → 3️⃣ BERT/GPT 실습 → 4️⃣ 대회 도전 → 5️⃣ 최신 논문 리뷰 & 연구

1️⃣ 기초 개념 & 수학적 배경

선형대수: 벡터, 행렬 연산, 특이값 분해(SVD)

미적분: 확률적 경사 하강법(SGD), 최적화 개념

확률 & 통계: 조건부 확률, 베이즈 정리, 마르코프 과정

언어학 기초: 형태소 분석, 문법 구조, 의미론

2️⃣ 기본 라이브러리 학습

NLTK: 토큰화, 형태소 분석, 정규 표현식

Hugging Face Transformers: 사전 학습된 NLP 모델 활용

실습

• 텍스트 토큰화 및 정규화 (NLTK, spaCy 활용)
• 불용어 제거, 어간 추출(Stemming) & 표제어 추출(Lemmatization)
• 문서 빈도 분석(TF-IDF, CountVectorizer)

3️⃣ 딥러닝 기초 & NLP 모델 학습

기본 신경망

• RNN(Recurrent Neural Network)
• LSTM & GRU
• Transformer 구조 학습
• Attention Mechanism, Self-Attention, Multi-Head Attention
• Positional Encoding, Layer Normalization

4️⃣ NLP 기반 모델 실습

TensorFlow/Keras 또는 PyTorch 사용

사전 학습 모델 실습

• Word2Vec, GloVe (단어 임베딩)
• BERT, RoBERTa, GPT 시리즈
• T5, BART (Seq2Seq 모델)
• CLIP, DINO (멀티모달 NLP)

실습

•   IMDb 감성 분석 (LSTM, BERT 비교 실험)
• 한국어 형태소 분석 모델 학습 (Mecab, KoNLPy 활용)
• PyTorch/TensorFlow로 BERT 파인튜닝
• GPT-3 기반 텍스트 생성 실습

5️⃣ 최신 연구 논문 & 트렌드 파악

주요 컨퍼런스 논문 읽기 (ACL, EMNLP, NAACL, NeurIPS)

최신 NLP 트렌드 학습

• Large Language Models (GPT-4, Gemini, Claude 등)
• Multimodal AI (CLIP, Flamingo)
• Diffusion Models in NLP
• Parameter-efficient Fine-tuning (LoRA, Adapter)
• Knowledge Distillation

6️⃣ 프로젝트 & 실전 응용

텍스트 분류, 감성 분석, 문서 요약, 기계 번역, 질의응답 시스템 구축

데이터셋 직접 구축 및 실험

모델 경량화 (Quantization, Pruning, Distillation)