AI 서비스 개발을 위한 딥러닝 자연어처리

고려사이버대학교
김성중

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
강의학기

2021년 1학기

조회수

36,117
평점

4/5.0 (5)

강의계획서

실무자가 다양한 유형의 비정형 텍스트 데이터를 처리할 수 있는 역량을 향상한다. 또한 실제 현장에서 활용되는 텍스트 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 역량을 기른다.

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오리엔테이션

차시별 강의

	오리엔테이션
	자연어 처리의 이해
1.	자연어 처리 소개	자연어 처리 소개
	영어 자연어 처리 개요	영어 자연어 처리 개요
	한국어 자연어 처리 개요	한국어 자연어 처리 개요
	자연어 데이터
2.	텍스트 데이터 전처리
	실습
	정규표현식 및 단위 분절	정규표현식 및 단위 분절
	자연어 데이터 백터 이해	자연어 데이터 백터 이해
3.	자연어 데이터 인코딩	자연어 데이터 인코딩
	자연어 데이터를 벡터로 표현하기	자연어 데이터를 벡터로 표현하기
	실습	실습
	피쳐 엔지니어링	피쳐 엔지니어링
4.	기초 확률과 통계	기초 확률과 통계
	언어 모델	언어 모델
	유사도 계산하기	유사도 계산하기
	DNN 을 활용한 단어 특징 추출 및 임베딩	DNN 을 활용한 단어 특징 추출 및 임베딩
5.	DeepNeuralNetwork 소개	DeepNeuralNetwork 소개
	Word2Vector 모델 이해	Word2Vector 모델 이해
	실습	실습
	단어 임베딩 활용	단어 임베딩 활용
6.	단어 임베딩의 의미와 역할	단어 임베딩의 의미와 역할
	단어 유사도, 유추 평가	단어 유사도, 유추 평가
	단어 임베딩 시각화와	단어 임베딩 시각화와
	딥러닝을 활용한 자연어 처리(1)	딥러닝을 활용한 자연어 처리(1)
7.	순차 데이터와 순환 신경망	순차 데이터와 순환 신경망
	RNN에서의 Feed-forward	RNN에서의 Feed-forward
	RNN 모델 학습하기	RNN 모델 학습하기
	딥러닝을 활용한 자연어 처리(2)	딥러닝을 활용한 자연어 처리(2)
8.	BPTT의 문제점	BPTT의 문제점
	LSTM이란?	LSTM이란?
	실습	실습
	딥러닝을 활용한 자연어 처리(3)	딥러닝을 활용한 자연어 처리(3)
9.	CNN 개요	CNN 개요
	자연어 처리에서의 CNN	자연어 처리에서의 CNN
	실습	실습
	비지도학습 텍스트 분류
10.	Seq2Seq 모델 이해	Seq2Seq 모델 이해
	Seq2Seq 모델 구축	Seq2Seq 모델 구축
	실습	실습
	딥러닝 RNN 자연어처리	딥러닝 RNN 자연어처리
11.	NLU와 NLG	NLU와 NLG
	고도화된 NLU 모델	고도화된 NLU 모델
	실습	실습
	딥러닝 자연어 처리	딥러닝 자연어 처리
12.	Attesion이해	Attesion이해
	Attesion 구현	Attesion 구현
	실습	실습
	자연어 처리 실무	자연어 처리 실무
13.	CNN을 활용한 리뷰 데이터 감정 분류
	LSTM을 활용한 리뷰 데이터 감정 분류	LSTM을 활용한 리뷰 데이터 감정 분류
	결과 분석	결과 분석