AI 보안 텍스트 분석

서울사이버대학교
정좌연

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
강의학기

2021년 1학기

조회수

8,401
평점

5/5.0 (1)

강의계획서

비정형 데이터 중 텍스트 데이터 증가에 따라 텍스트 분석의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 텍스트 분석을 이해하고 분석 도구로 활용하여 자신의 제품이나 서비스에 적용해 본다.

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과목 소개

차시별 강의

1.	과목 소개	AI 텍스트 분석 과목의 개요 및 필요성을 파악할 수 있다.
	AI ISSUE	IDS is Dead
	AI 텍스트 분석 개요 및 필요성	텍스트 분석의 개념과 필요성을 설명할 수 있다.
	AI 텍스트 분석의 정보보호 산업 활용 사례	텍스트 분석의 활용 사례를 통해 활용 방향을 생각해볼 수 있다.
	최신 AI 텍스트 분석 트렌드	최신 AI 텍스트 분석 트렌드를 파악할 수 있다.
	형성평가	형성평가
2.	AI ISSUE	키워드 중요도 분석
	AI 텍스트 분석 과정 개요 ①	AI 텍스트 분석 계획을 수립하기 위한 AI 텍스트 분석 과정과 기술 등을 익힐 수 있다.
	AI 텍스트 분석 과정 개요 ②	AI 텍스트 분석 계획을 수립하기 위한 AI 텍스트 분석 과정과 기술 등을 익힐 수 있다.
	텍스트 데이터 수집/전처리	데이터 수집, 전처리, 분석 과정을 사례와 예제를 통해 파악할 수 있다.
	모델 학습 및 예측	모델 학습 및 예측에 필요한 다양한 모델 분석 방법을 익힐 수 있다.
	Lets practice	AI 텍스트 분석 과정 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
3.	AI ISSUE	한국 빅데이터 활용 ‘31위’
	텍스트 데이터 수집 개념	AI 텍스트 분석을 위한 데이터 수집 절차와 기술에 대해 설명할 수 있다.
	텍스트 데이터 수집 방법	AI 텍스트 분석을 위한 데이터 수집 방법을 알고 수집 모듈을 개발할 수 있다.
	Let’s Practice	텍스트 데이터 수집 방법 실습
	보안 로그에서의 텍스트 데이터 수집	다양한 로그 데이터의 종류와 로그수집 시스템에 대해 설명할 수 있다.
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
4.	AI ISSUE	자연어의 어근처리
	텍스트 데이터 전처리	텍스트 데이터 전처리의 필요성과 방법을 설명할 수 있다.
	형태소 분석을 위한 NLTK	형태소 분석 및 NLTK의 개념과 NLTK 패키지의 활용 방법을 설명할 수 있다.
	한국어 형태소 분석기 종류 및 특징	한국어 형태소 분석기의 종류별 특징을 비교하여 설명할 수 있다.
	Lets practice	텍스트 데이터 전처리 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
5.	AI ISSUE	한국과 프랑스의 수도는?
	워드 임베딩 개요	단어 표현의 필요성과 단어 표현의 종류를 설명할 수 있다.
	워드 임베딩 방법과 종류	워드 임베딩의 다양한 종류별 개념과 특징을 설명할 수 있다.
	워드 임베딩 적용	Bow모델, World2Vec, FastText적용 예시를 통해 각 모델의 활용 방법을 익힐 수 있다.
	Lets practice	워드 임베딩 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
6.	AI ISSUE	“Close reading”의 한계
	토픽 모델링과 문서 유사도	토픽 모델링 및 문서 유사도와 관련한 여러 개념들을 설명할 수 있다.
	LDA를 이용한 토픽 모델링	LDA모델의 처리 과정을 알고, 토픽 모델 구축과 성능평가 방법을 파악할 수 있다.
	문서 유사도 계산 기법	코사인 유사도 및 Jaccard 유사도의 계산 예시를 통해 활용 방법을 익힐 수 있다.
	Lets practice	토픽 모델링과 LDA 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
7.	AI ISSUE	텍스트의 확률모델
	언어 모델의 개요	언어 모델의 개념 및 모델의 활용, 특징 등을 설명할 수 있다.
	언어 모델 적용 사례	N-gram을 활용한 다양한 언어 모델 적용 사례를 통해 언어 모델링에 대한 이해도를 높일 수 있다.
	문장 단위 언어 모델 개요 및 종류	단어 단위 언어 모델의 한계와 문장 단위 언어 모델의 개요 및 종류에 대해 설명할 수 있다.
	Lets practice	N-gram 적용 사례 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
8.	중간고사	중간고사
9.	AI ISSUE	딥러닝 기반 자연어처리의 시작 ‘RNN’
	텍스트 분석을 위한 RNN 개요	순환 신경망 RNN의 개념 및 특징을 설명할 수 있다.
	RNN의 구조 및 원리①	RNN의 기본 구조와 동작 원리를 알고 소스코드를 이해할 수 있다.
	RNN의 구조 및 원리②	RNN의 기본 구조와 동작 원리를 알고 소스코드를 이해할 수 있다.
	LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델 및 적용 사례①	LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델의 적용 사례를 통해 다양한 활용 방법을 파악할 수 있다.
	LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델 및 적용 사례②	LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델의 적용 사례를 통해 다양한 활용 방법을 파악할 수 있다.
	Lets practice	RNN, LSTM, GRU, Bidirectional RNN 구조 및 원리와 적용 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
10.	AI ISSUE	RNN과 LSTM의 활용 Seq2Seq
	RNN 모델 기반의 Seq2Seq 소개	RNN 모델 기반의 Seq2Seq의 개념과 특징을 설명할 수 있다.
	Seq2Seq의 구조	Seq2Seq의 기본 구조와 인코더, 디코더의 구조를 파악할 수 있다.
	Seq2Seq의 적용 사례	Seq2seq의 적용 사례를 통해 실제에서의 활용 방법을 파악할 수 있다.
	Lets practice	Seq2Seq 적용 실습
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
11.	AI ISSUE	어텐션 메커니즘
	Seq2Seq의 문제점	Seq2Seq의 문제점을 설명할 수 있다.
	어텐션 개요	어텐션 매커니즘의 기본 개념을 이해하고, 처리과정을 파악할 수 있다.
	어텐션의 기본 원리 및 적용 사례①	어텐션의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석에 필요한 기본 역량을 익힐 수 있다.
	어텐션의 기본 원리 및 적용 사례②	어텐션의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석에 필요한 기본 역량을 익힐 수 있다.
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
12.	AI ISSUE	Keras vs. PyTorch
	트랜스포머 개요	트랜스포머의 등장 배경 및 성능, 주요 특징을 이해하고 설명할 수 있다.
	트랜스포머의 구조	Seq2Seq와 RNN의 제약사항과 트랜스포머의 구조에 대하여 이해할 수 있다.
	트랜스포머의 적용 사례①	트랜스포머의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석의 개발역량을 익힐 수 있다.
	트랜스포머의 적용 사례②	트랜스포머의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석의 개발역량을 익힐 수 있다.
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
13.	AI ISSUE	Model 학습비용 약 3억
	BERT 개요	BERT와 관련한 용어들을 이해하고, BERT의 특징과 성능을 설명할 수 있다.
	BERT 구조	BERT 모델의 유형과 구조에 대해 설명할 수 있다.
	BERT 적용사례①	Keras BERT를 사용한 스팸분류 사례 실습을 통해 BERT의 동작과정을 설명할 수 있다.
	BERT 적용사례②	Keras BERT를 사용한 스팸분류 사례 실습을 통해 BERT의 동작과정을 설명할 수 있다.
	실습자료 다운로드	실습자료 다운로드
	형성평가	형성평가
14.	AI ISSUE	인간의 추론능력
	최신 언어모델 소개	GPT-3의 개념과 활용예시를 이해하고, 접근법을 설명할 수 있다.
	정보보호산업 텍스트 분석 적용사례 (1)	텍스트 분석의 5단계 중 데이터 준비와 전처리에 대해 설명할 수 있다.
	정보보호산업 텍스트 분석 적용사례 (2)	텍스트 분석의 5단계 중 특징 추출 및 선택, 데이터 분석의 실제에 대해 설명할 수 있다.
	정보보호산업 텍스트 분석 적용사례 (3)	텍스트 분석의 5단계 중 특징 추출 및 선택, 데이터 분석의 실제에 대해 설명할 수 있다.
	형성평가	형성평가
15.	기말고사	기말고사