교육문의

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교육일정 및 신청

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딥러닝 자연어 및 시계열 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용

딥러닝 자연어 및 시계열 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용
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1 0000년 00월 00일() ~ 00월 00일() 종료
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개설예정 마감
2 2020년 07월 27일(월) ~ 07월 29일(수) 종료
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NCIA양재교육장 마감
3 2020년 09월 24일(목) ~ 09월 26일(토) 종료
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  • 09:00~18:00
온라인교육(zoom) 마감
4 2020년 10월 19일(월) ~ 10월 21일(수)
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온라인교육(zoom) 신청

교육목표

 

• 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.

 

교육내용

 

일차과목내용
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

 

교육대상

 

• 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

 

특이점

 

• Linux & Cloude 환경에서 진행함
• Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras )
• Google Colab, Jupyter Notebook

 

수/강/후/기