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교육일정 및 신청

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RNN 기반 딥러닝 자연어처리

RNN 기반 딥러닝 자연어처리
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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

 

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

 

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