재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

•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.

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 •자연어 이해
3일차	RNN 자연어 처리	•한글 처리 •Word2Vec •Word2Vec •SEQ2SEQ
	RNN 기반 서비스 모듈 개발	•RNN 기반 서비스 구성

•딥러닝으로 자연어를 처리해야 하는 재직자

•딥러닝을 적용할 수 있는 분야를 고민 중인 재직자

•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