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