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