자연어·이미지 처리 인공지능 프로그래밍 with 파이썬
1.강좌 소개
그동안 자연어 처리와 이미지 처리는 엔트리, 오렌지, 티쳐블머신처럼 이미 완성된 플랫폼에 데이터만 집어넣어 구현해왔다.
해당 알고리즘과 원리는 잘 모르는채 인공지능 체험 위주의 교육이였고 이번에는 파이썬 프로그래밍으로
직접 이미지 및 자연어 처리 인공지능을 만들어보고 수업에 적용해보도록한다.
해당 알고리즘과 원리는 잘 모르는채 인공지능 체험 위주의 교육이였고 이번에는 파이썬 프로그래밍으로
직접 이미지 및 자연어 처리 인공지능을 만들어보고 수업에 적용해보도록한다.
2.강좌 목표
1. 이미지·자연어 처리 알고리즘 이해
2. 이미지·자연어 처리 인공지능 실습
3. 이미지·자연어 처리 인공지능 수업 설계
2. 이미지·자연어 처리 인공지능 실습
3. 이미지·자연어 처리 인공지능 수업 설계
학습 목차
| 차시 | 차시명 | 차시 내용 |
|---|---|---|
| 1 차시 (2023-01-30 09:00 ~ 2023-01-30 09:50) | 자연어 처리를 위한 네이브 베이지안 이해 | 1차시 : 가) 자연어 처리를 위한 네이브 베이지안 알고리즘 이해 나) 자연어 처리를 위한 과정 이해(불용어 처리, 토큰화 등) |
| 2 ~ 3 차시 (2023-01-30 10:00 ~ 2023-01-30 11:50) | 백석의 시와 김수영의 시 분류 | 2차시 : 가) 백석의 시와 김수영의 시 데이터 수집·전처리·시각화 나) 시 데이터 웹 크롤링으로 데이터 부풀리기 3차시: 가) 네이브 베이지안으로 시 학습하고 백석과 김수영 작가 분류하기 나) 자연어 처리 수업 설계 |
| 4 차시 (2023-01-31 09:00 ~ 2023-01-31 09:50) | 이미지 처리를 위한 CNN 이해 | 4차시 : 가) 딥러닝과 CNN의 차이 나) 이미지 처리를 위한 데이터 CNN 과정 이해 |
| 5 ~ 6 차시 (2023-01-31 10:00 ~ 2023-01-31 11:50) | 김홍도와 신윤복 화풍 분류 | 5차시 : 가) 김홍도와 신윤복 그림 데이터 수집 나) 김홍도와 신윤복 그림 전처리 및 부풀리기 6차시: 가) 김홍도와 신윤복 그림 CNN으로 학습 및 화풍 분류 나) 이미지 처리 인공지능 수업 설계 |
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