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교육목표

• RNN과 텐서플로우를 연동하는 기본 기술 이해
• Word2Vec, Doc2Vec 알고리즘을 습득하고 해당 알고리즘을 접목할 수 있는 수준의 코드 학습
• 자연어 처리에 필요한 개념 이해 및 간단한 챗봇 구성
• 파이썬 자연어 처리 패키지(NLTK) 모듈을 통해 자연어 처링에 대한 개념 정리

교육내용

 

일차과목내용
1일차자연어 처리 입문

챗봇 구현에 필요한 자연어 처리의 모든 개념을 학습한다.

- 텍스트마이닝, 한국어 코퍼스, 단어 추출, tokenizer 

2일차챗봇 알고리즘

챗봇 구현에 필수적인 다양한 알고리즘에 대해 학습한다.

- word2vec, doc2vec, t-sne, vector indexer 

3일차챗봇 프로젝트

챗봇 프로젝트를 직접 구현해 보고, 추가적인 알고리즘에 대해 학습한다.

- Auto encoder, CNN, RNN, seq2seq, 챗봇 프로젝트 

 

교육대상

• 자연어 머신러닝 학습이 필요한 개발자 및 데이터 분석가
• 회사 전략을 수립 또는 실행하는 하는 개발자

 

특이점

• 협업에 바로 적용할 수 있도록 70%이상의 실습 위주의 교육진행

• 모든 내용을 다루는 것이 아니라, 실무에 필요한 내용 위주의 선별식 교육진행

수/강/후/기