재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

• 텍스트 데이터 처리를 위한 기본 기술을 이해할 수 있다.

• 자연어 및 시계열 데이터 처리를 위한 딥러닝 알고리즘인 RNN의 구조와 동작 원리를 알 수 있다.

• RNN/GRU/LSTM 알고리즘 구현 코드를 분석 및 활용할 수 있다.

• 자연어 및 시계열 데이터 처리에서 많이 활용되는 AE/VAE의 동작원리를 알 수 있다.

• AE/VAE 알고리즘 구현 코드를 분석 및 활용할 수 있다.

일차	과목	내용
1일차	NLP & Word Embedding	• 텍스트 데이터 다루기 - 영화 리뷰 감성 분석, 텍스트 데이터 처리를 위한 BOW 모델 • N-gram을 이용한 문장의 유사도 분석, Introduction to Word Embeddings • Applications using Word Embeddings, NLP로 텍스트 분류하기
2일차	RNN/GRU/LSTM 알고리즘의 이해와 활용	• Why sequence models & Notation, RNN 아키텍처와 알고리즘의 이해 • RNN 알고리즘의 구현, Language model and sequence generation • Sampling novel sequences, GRU & LSTM
3일차	Sequence models & Attention mechanism VAE & SketchRNN	• Various sequence to sequence architectures • Speech recognition - Audio data • Auto Encoder, VAE (Variational Auto Encode), SketchRNN 알고리즘의 이해

• AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자

• 딥러닝 자연어 및 시계열 처리 핵심 알고리즘을 파악하고 활용하고자 하는 자

• 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자

• Word Embedding, RNN, GRU, LSTM, VAE, SketchRNN 알고리즘의 동작과 구현 방법을 알고자 하는 자

• Linux & Cloude 환경에서 진행함

• Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras 등)

• Google Colab, Jupyter Notebook