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딥러닝 자연어 및 시계열 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용

딥러닝 자연어 및 시계열 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2023년 05월 31일(수) ~ 06월 02일(금) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
NCIA양재교육장(대면) 마감
2 2023년 08월 07일(월) ~ 08월 09일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
NCIA양재교육장(대면) 마감

교육목표

▶ 텍스트 데이터, 시계열데이터 처리를 위한 기본 기술을 이해할 수 있다.

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

▶ AE / VAE / RNN / GRU / LSTM 알고리즘 구현 코드를 분석 및 활용할 수 있다.

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

교육내용

 

1일차

딥러닝 자연어 처리 

알고리즘

텍스트 데이터 이해 및 처리

- Wordembedding

- 텍스트 데이터의시계열 처리

- 시계열 데이터 분석을 위한 EDA

2일차

RNN/GRU/LSTM 

알고리즘의 이해와 활용 

시계열 데이터 분석을 위한 전처리

- Language model and sequence generation

- RNN 아키텍처와 알고리즘의 이해

- Gated Recurrent Unit (GRU) / Long Short Term Memory (LSTM)

3일차

시계열 데이터 예측VAE

 & SketchRNN

시계열 데이터 예측 분석

- Various sequence to sequence architectures

- Auto Encoder / VAE (Variational Auto Encode)

- SketchRNN알고리즘의 구현

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교육대상

▶ 다양한 시계열 데이터와 시계열 종류에 따른 분석법을 활용하고자 하는 실무자

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

  

▶ 머신러닝/딥러닝 입문 과정, 인공지능 파이썬 프로그래밍 수강자

▶ 해당 지식 수준에 준하는 개발자 또는 전공자

 

수/강/후/기

  • 아주 유익한 교육이었습니다. AI와 빅데이터 전반에 대한 개념을 이해하는데 유용했습니다.
    2023.05.31 ~ 2023.06.02정*영
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