1. | ![]() |
챗봇과 AI 정보보호의 필요성 | 챗봇과 AI 정보보호의 전반적인 개요와 필요성에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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인공지능 개요 및 역사 | 인공지능 개요 및 역사에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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인공지능의 범위 | 인공지능, 머신러닝 및 딥러닝의 범위에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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챗봇의 개요 및 역사 | 챗봇의 개요 및 역사에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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챗봇의 활용분야 및 서비스 사례 | 챗봇의 활용 분야 및 서비스 사례에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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2. | ![]() |
인공지능과 챗봇의 미래 | 인공지능과 챗봇의 미래에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 시스템의 구성 | 챗봇 시스템의 구성과 챗봇 클라이언트 구축 방법에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 엔진의 구성 : 전처리/NLP | 챗봇 엔진의 구성 중 전처리와 자연어 처리(NLP)에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 엔진의 구성 : NLU/NLG | 챗봇 엔진의 구성 중 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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3. | ![]() |
문자열 인식 | 컴퓨터의 문자열 인식에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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자연어 형태소 분석 | 형태소 분석기를 이용하여 영문/한글 형태소 분석을 수행할 수 있다. | ![]() |
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Word2Vec | 분산표현 워드 임베딩 방법인 Word2Vec를 살펴보고 CBOW와 skip-gram에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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Word2Vec의 활용 | gensim 패키지를 이용하여 Word2Vec을 적용할 수 있다. | ![]() |
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4. | ![]() |
챗봇과의 대화 | 챗봇이 대화를 이어가는 방식에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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챗봇의 핵심 용어 | 챗봇의 핵심 용어를 설명할 수 있다. | ![]() |
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형태소 분석기를 이용한 NER | 형태소 분석기를 이용하여 개체명 인식을 구현할 수 있다. | ![]() |
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OpenAPI를 이용한 NER | OpenAPI를 이용하여 개체명 인식을 구현할 수 있다. | ![]() |
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OpenAPI를 이용한 NER(실습) | 실습을 통하여 OpenAPI를 이용한 NER을 이해할 수 있다. | ![]() |
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5. | ![]() |
챗봇 엔진과 Dialogflow | Dialogflow를 이용하여 챗봇엔진 동작원리를 이해할 수 있다. | ![]() |
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Dialogflow 개요 | Dialogflow를 통해 챗봇 핵심 개념과 챗봇 엔진을 설명할 수 있다 | ![]() |
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Dialogflow 서비스 구축 | Dialogflow를 챗봇 엔진으로 활용하기 위한 서비스 설정을 적용할 수 있다. | ![]() |
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Dialogflow 서비스 구축(실습) | 실습을 통하여 Dialogflow API 호출을 이해할 수 있다. | ![]() |
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Dialogflow 정보보호 서비스 챗봇 | Dialogflow를 활용하여 정보보호 서비스 챗봇을 구현할 수 있다. | ![]() |
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Dialogflow 정보보호 서비스 챗봇(실습) | 실습을 통하여 Dialogflow 정보보호 서비스 챗봇을 이해할 수 있다. | ![]() |
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6. | ![]() |
그래프(Grapth) DB란? | Graph DB의 개념에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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Graph DB 개요 | 정보보안 지식베이스 구축을 위한 Graph DB 개요를 설명할 수 있다. | ![]() |
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Grapth DB 활용 | Graph DB를 활용하여 Database를 생성할 수 있다. | ![]() |
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Graph DB 저장 및 조회 | Graph DB를 활용하여 그래프 데이터를 저장 및 조회할 수 있다. | ![]() |
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Graph DB 저장 및 조회(실습) | 실습을 통하여 Cypher Query MATCH 구문을 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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7. | ![]() |
Graph DB와 지식베이스 | Graph DB를 이용한 지식베이스 구축에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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Graph DB 파이썬 연동 | Graph DB와 파이썬 연동을 적용할 수 있다. | ![]() |
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Graph DB 파이썬 연동(실습) | 실습을 통하여 Graph DB 파이썬 연동에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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정보보호 지식베이스 구축 | Graph DB를 이용하여 정보보호 지식베이스 구축할 수 있다. | ![]() |
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정보보호 지식베이스 구축(실습) | 실습을 통하여 정보보호 지식베이스 저장에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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정보보호 지식베이스 활용 | 구축된 정보보호 지식베이스를 활용할 수 있다. | ![]() |
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정보보호 지식베이스 활용(실습) | 실습을 통하여 정보보호 지식베이스를 활용할 수 있다. | ![]() |
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8. | ![]() |
중간고사 | 중간고사 | ![]() ![]() |
9. | ![]() |
딥러닝과 NER | 딥러닝 학습을 이용한 NER의 장점에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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개체명 인식을 위한 RNN | 개체명 인식을 위한 RNN에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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개체명 인식을 위한 LSTM | LSTM, Bi-directional LSTM 및 CRF에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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개체명 인식을 위한 LSTM(실습) | 실습을 통하여 NER을 위한 LSTM 및 Bi-directional LSTM을 이해할 수 있다. | ![]() |
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Bi-directional LSTM과 CRF를 이용한 개체명 인식 | Bi-directional LSTM과 CRF를 이용하여 개체명 인식을 적용할 수 있다. | ![]() |
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Bi-directional LSTM과 CRF를 이용한 개체명 인식(실습) | 실습을 통하여 한국어 NER을 위한 학습을 이해할 수 있다. | ![]() |
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10. | ![]() |
Open API와 위키백과 QA API | 위키백과 QA API의 기능에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 질의응답(QA)을 위한 OpenAPI | 챗봇 질의응답(QA)를 위한 OpenAPI를 적용할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 질의응답(QA)을 위한 웹 크롤링 | 챗봇 질의응답(QA)를 위한 크롤링과 스크래핑을 설명할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 질의응답(QA)을 위한 웹 크롤링 적용 | 챗봇 질의응답(QA)를 위한 크롤링을 적용할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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11. | ![]() |
트랜스포머의 등장 | 트랜스포머의 개념에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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Sequence to Sequence 모델 | Seq2Seq 모델의 개념과 문제점을 설명할 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머를 위한 어텐션(1) | 어텐션의 개념과 적용과정을 설명할 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머를 위한 어텐션(2) | 어텐션의 개념과 적용과정을 설명할 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머(Transformer)(1) | 트랜스포머의 개념과 구조를 설명할 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머(Transformer)(2) | 트랜스포머의 개념과 구조를 설명할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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12. | ![]() |
AI 자연어처리(NLP) 모델 'GPT-3' | 혁신적인 AI 자연어처리(NLP) 모델 'GPT-3'에 대한 개요를 이해할 수 있다. | ![]() |
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최신 인공지능 언어모델 종류 | 최신 인공지능 모델의 종류에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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최신 인공지능 언어모델 : BERT 계열 | 최신 인공지능 모델에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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최신 인공지능 언어모델 : GPT 및 기타 계열 | 최신 인공지능 모델에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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전이학습(Transfer Learning) | 사전 훈련 언어모델을 활용하기 위한 전이학습에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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13. | ![]() |
언어처리 AI 모델 학습 방법론 발표사례 | 국제학회 EMNLP에서 발표한 국내 인공지능 스타트업의 언어처리 AI모델 학습방법론 발표사례에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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BERT 모델의 개요 | BERT 모델의 개요에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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BERT 모델 전이학습 개요 | BERT 모델 전이학습 개요에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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BERT 모델 적용 | BERT 모델을 적용할 수 있다. | ![]() |
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BERT 모델 적용(실습) | 실습을 통하여 BERT pre-trained 모델을 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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14. | ![]() |
딥러닝 기반 AI 모델 '버트(BERT)' 모델 적용사례 | 의학·생명 분야 인공지능 국제대회에서 우승한 국내 바이오버트'(BioBERT) 모델 사례에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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BERT 모델 QA fine-tuning | BERT 모델의 BERT 모델 QA fine-tuning을 수행할 수 있다. | ![]() |
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BERT 모델 QA fine-tuning(실습) | 실습을 통하여 BERT pre-trained 모델에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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BERT QA fine-tuning 모델 예측 | BERT QA fine-tuning 모델을 이용하여 예측을 수행할 수 있다. | ![]() |
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BERT QA 모델 정보보호 챗봇 적용 | BERT QA 모델 정보보호 챗봇에 적용할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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15. | ![]() |
기말고사 | 기말고사 | ![]() ![]() |