이 책의 대상 독자는 이미 딥러닝에 대한 기초 지식이 있다고 가정하고 내용을 구성했습니다. 파이토치의 실제 사용 방법에 대한 내용이나 역전파 알고리즘, 신경망에 대한 소개 등은 최대한 생략하고, 자연어 처리 관련 내용을 최대한 다루고자 했습니다. 이 책은 먼저 자연어에 대한 이해를 높이고, 단어 임베딩 벡터와 텍스트 분류와 같은 실무에 적 용 가능한 내용을 통해 딥러닝을 활용한 자연어 처리 방법을 설명합니다. 책 후반부에는 언어 모델 및 번역이라는 과제에 대해 다루며, 자연어 생성 방법에 대해서 깊이 있게 이야기하고자 합니다. 따라서 자연어 생성의 근간 알고리즘인 시퀀스 투 시퀀스(seq2seq) 뿐 만 아니라 어텐션(attention)기법을 자세히 설명하고, 실전 실무 수준에서 고민해야 하는 깊은 내용 을 다루었습니다. 나아가 자연어 생성 성능을 더욱 끌어올리기 위한 기법들을 강화학습에서부 터 듀얼리티에 이르기까지 다양하게 활용하여 상세히 이야기합니다.