재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육
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교육일정 및 신청

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RNN 기반 딥러닝 자연어 처리

RNN 기반 딥러닝 자연어 처리
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2020년 01월 13일(월) ~ 01월 16일(목) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
2 2020년 05월 11일(월) ~ 05월 14일(목) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
3 2020년 06월 08일(월) ~ 06월 11일(목) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 NCIA양재교육장(대면) 마감
4 2020년 10월 26일(월) ~ 10월 29일(목) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감
5 2020년 11월 23일(월) ~ 11월 26일(목) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감

교육목표

 

• 텐서플로우기반 회귀와 분류에 해당하는 딥러닝 핵심 알고리즘 이해를 통해 다양한 형태의 RNN모델을 구현하고 활용할 수 있다.
• RNN의 가장 기본인 소프트맥스 알고리즘에 대한 이해할수 있다.
• 케라스 기반 RNN  API에 대한 이해할수 있다.

 

교육내용

 

 일차

 과목

 내용

 1일차

 개발환경 설치 및 RNN 이해

• 케라스 설치 및 환경 설정

• RNN 이해

 RNN 자연어 처리

• Word RNN

• RNN Cell

 2일차

 RNN 자연어 처리

• 시계열 데이터에서 RNN

• 이미지 분류에서 RNN

 3일차

 RNN 자연어 처리

• 한글 처리

• Word2Vec

  4일차

 RNN 자연어 처리

• Word2Vec

• SEQ2SEQ

 RNN 기반 서비스 모듈 개발

• RNN 기반 서비스 구성


   ​ 

교육대상

 

• 딥러닝으로 자연어를 처리해야 하는 재직자
• 딥러닝을 적용할 수 있는 분야를 고민 중인 재직자

 

특이점

 

• RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망)은 시퀀스 데이터를 모델링 하기 위해 등장
• 딥러닝 알고리즘중 자연어 처리에 좋은 성능을 보이고 있다
• RNN을 이용해 이미지분류및 시계열 데이터 처리를 수행할수 있다

 

수/강/후/기