수강대상
교육목표
[온라인 교육과정 문의]
- 이메일 : sesac@sba.seoul.kr
[해당 교육과정 소개]
개념 중심 설명으로 실습을 통해서 직접 구현하는 과정과 문제 해결과정을 보고 실습할 수 있습니다.
알고리즘을 직접 구현함으로써, 알고리즘을 깊이 있게 이해하고 프로그래밍 역량을 더욱 향상 시킬 수 있습니다.
실무에서 직접 사용할 수 있는 코드 중심으로 실습을 진행함으로써 응용하여 사용할 수 있습니다.
교육내용
이수기준
평가항목 | 이수기준 | 반영기준(가중치) |
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진도율 | 80점 이상 | 80% |
시험 | 60점 이상 | 20% |
총점 | 80점 이상 | 100% |
1. 과정소개 |
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1. 과정소개 | 2분 0초 |
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2. 자연어 처리 개요 |
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2. 자연어 처리란? | 16분 0초 |
3. 통계기반 자연어 처리 철차 | 8분 0초 |
4. [실습] 데이터 수집 - 네이버 뉴스, 블로그 수집 | 14분 0초 |
3. 전처리 |
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5. 전처리 | 18분 0초 |
4. 표현(Representation) |
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6. 단어의 표현 - 원핫인코딩, 유사도 계산 | 11분 0초 |
7. [실습] 단어의 표현 - 원핫인코딩, 유사도 계산 | 16분 0초 |
8. 단어의 표현 - TF-IDF, N-gram | 14분 0초 |
9. [실습] 단어의 표현 - TF-IDF, N-gram | 16분 0초 |
10. 문서의 표현 - BoW, TDM | 5분 0초 |
11. [실습] 문서의 표현 - BoW, TDM | 16분 0초 |
12. 문서의 표현 - TF-IDF | 5분 0초 |
13. [실습] 문서의 표현 - TF-IDF | 12분 0초 |
5. 선형대수 기초 |
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14. 벡터, 행렬, 고유값 분해, 특이값 분해 | 18분 0초 |
15. [실습] 벡터, 행렬, 고유값 분해, 특이값 분해 | 3분 0초 |
6. 차원축소 |
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16. 주성분 분석 | 8분 0초 |
17. [실습] 주성분 분석 | 8분 0초 |
7. 통계기반 자연어처리 |
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18. 핵심키워드 추출 (TF-IDF) | 4분 0초 |
19. [실습] 핵심키워드 추출 (TF-IDF) | 13분 0초 |
20. 핵심키워드 추출 (TextRank) | 16분 0초 |
21. [실습] 핵심키워드 추출 (TextRank) | 24분 0초 |
22. 문서요약 (Luhn Summarizer) | 6분 0초 |
23. [실습] 문서요약 (Luhn Summarizer) | 15분 0초 |
24. 문서요약 (Text Rank) | 6분 0초 |
25. [실습] 문서요약 (Text Rank) | 7분 0초 |
26. 토픽모델링 (LSA) | 9분 0초 |
27. [실습] 토픽모델링 (LSA) | 11분 0초 |
28. 토픽모델링 (LDA) | 24분 0초 |
29. [실습] 토픽모델링 (LDA) | 7분 0초 |
30. 문서분류 (NBC) | 38분 0초 |
31. [실습] 문서분류 (NBC) | 17분 0초 |
32. 감성분석 | 24분 0초 |
8. 임베딩(Word Embedding) |
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33. Word2Vec | 16분 0초 |
34. [실습] Word2Vec | 7분 0초 |
35. GloVe | 8분 0초 |
36. FastText | 2분 0초 |
37. 문맥적 단어 임베딩 | 6분 0초 |
9. 딥러닝기반 자연어처리 |
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38. 딥러닝 기초 | 10분 0초 |
39. RNN | 14분 0초 |
40. [실습] RNN | 12분 0초 |
41. ElMo | 8분 0초 |
42. CNN | 5분 0초 |
43. Seq2Seq | 6분 0초 |
44. [실습] Seq2Seq | 3분 0초 |
45. Seq2Seq (Attention) | 6분 0초 |
46. [실습] Seq2Seq (Attention) | 9분 0초 |
47. Transformer | 24분 0초 |
48. [실습] Transformer | 10분 0초 |
49. BERT | 11분 0초 |
50. [실습] BERT | 9분 0초 |
10. 마무리 |
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51. 통계기반 자연어처리에서 딥러닝기반 자연어처리까지 | 17분 0초 |