평일 09:00~18:00
(토,일,공휴일 휴무)
차수 | 교육기간 | 시간 | 교육장소 | 신청하기 |
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1 | 2023년 05월 31일(수) ~ 06월 02일(금) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
2 | 2023년 08월 07일(월) ~ 08월 09일(수) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
▶ 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.
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 |
▶ 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