AI data science advanced program (2022) Certificate 한국어 ‎(ko)‎

  • Recruiting People1,000 people

  • Target ClassALL

  • Enrollment Period08-01-2022 ~ 02-28-2023

  • Learning period08-01-2022 ~ 05-31-2023(+90 from the date of application or the start date)

    ※ 학습종료일 이후에는 기간이 남았더라도 입장할 수 없습니다.

  • Payment StatusPaid

  • Price₩ 240,000(Estimated Point : 2,400 Point)

Log in to take courses.
Class Introduction

image

 

 

[강좌 개요]

현재 개설되어 있는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.

 

[강좌 목적]

데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 딥러닝, 추천시스템, 자연어 처리에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.

 

[교수자 소개]

연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 이상엽 교수

연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 송민 교수

연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 임일 교수

 

[상세 커리큘럼]

1과목: 딥러닝

 

주제명

차시명

키워드

강의자

콘텐츠 분량

1

딥러닝 기본

1-1. 딥러닝 기본

신경망, 오차역전파, 활성화 함수, Optimizers,

과적합문제, 가중치초기화

이상엽

1시간 32분 35초

2

Convolutional Neutral Network

2-1. CNN 소개

CNN, 합성곱 필터, 이미지 데이터

이상엽

1시간 33분 39초

3

CNN:사전학습모형 사용하기

3-1. 사전학습모형 사용하기

사전학습모형, 전이학습, 미세조정

이상엽

1시간 19분 29초

4

Object detection

4-1. Object detection

Object detection, SSD

이상엽

52분 53초

5

RNN과 LSTM 소개

5-1. RNN과 LSTM 소개

RNN, LSTM, Bidirectional LSTM, seq2seq, 텍스트 데이터

이상엽

1시간 28분 40초

6

Transformer & Attention

6-1. Attention & Transformer

Encoder-decoder attention, Self-attention Transformer

이상엽

1시간 29분 9초

 

총 콘텐츠 분량

8시간 16분 25초

 2과목: 추천시스템

 

주제명

차시명

키워드

강의자

콘텐츠 분량

1

추천시스템 개요

1-1. 추천시스템이란?

추천

임일

22분 27초

1-2. 협업필터링 기초

 CF, CB, KB

21분 11초

1-3. 협업필터링 최적화

neighbor, neighbor size, Item-based,

User-based

21분 32초

2

행렬요인화(Matrix factorization: MF) 추천

2-1. MF의 원리

MF

임일

16분 15초

2-2. MF의 구현과 최적화

SGD, Class, Hyper parameter

30분 22초

3

SVD & SVD++

3.1. SVD와 SVD++

 

SVD, SVD++

임일

6분 6초

3.2 SVD++ 구현

SVD++

5분 49초

4

Binary data 이용

Bianry data로 추천하기

binary data

임일

16분

5

Deep learning을 이용한 추천

Keras로 MF 구현

Keras, encoding

임일

12분 49초

DL로 추천

Layer

임일

28분 31초

6

Hybrid 추천 시스템

Hybrid 추천

hybrid, CF + MF 추천

임일

17분 31초

7

대용량 데이터 처리

Sparse matrix 사용

sparse matrix

임일

10분 42초

8

최근 동향

최근 추천 시스템 동향

-

임일

13분 45초

 

총 콘텐츠 분량

3시간 43분

 3과목: 자연어처리

 

주제명

차시명

키워드

강의자

콘텐츠 분량

1

한글 전처리

1-1. 문장 구조 분석

구문분석, sentence parsing,

constituency parsing,

phrase structure grammar

송민

9분 5초

1-2. KoNLPy를 사용한 한글 명사 빈도 계산

Mecab, Komoran, Okt,

Kokoma

17분 50초

1-3. 파이썬 wordcloud를 사용한 한글 명사 시각화

lemmatization,

stopwords removal

6분 12초

1-4. 코드 실습을 위한 가이드라인

-

15분 52초

2

한글 핵심어 추출

2-1. 한글 핵심어 추출(TextRank)

co-word network, centrality

송민

29분 36초

3

토픽 모델링

3-1. 토픽 모델링 소게

LDA, Gibb’s sampling

송민

13분 47초

3-2. LDA 이론적 배경

DMR, 토픽 시계열 분석

21분 41초

3-3. Dirichlet Multinomial Regression(DMR)

시각화

34분 56초

4

한글 감성 분석

4-1. 감성분석 기법

sentiment dictionary

송민

10분 39초

4-2. Sentiment Analysis with Unsupervised Learning

deep learning,

sentiment analysis

10분 48초

4-3. 사전기반 한글 감성 분석

-

12분 36초

5

기계번역

5-1. 기계번역(Machine Translation)

named entity recognition, CRF

송민

15분 18초

5-2. Neural Machine Translation(NMT)

Learning, Prediction

43분 14초

6

개체명 인식

6-1. 개체명 인식(Named Entity Recognition)

Attention layer, language translation

송민

14분 45초

6-2. Transformer 이전의 딥러닝 기반 개체명 인식 기법

Korean to English translation,

English to Korean translation

21분 50초

6-3. BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)

-

18분 45초

6-4. BERT + CRF for NER

-

16분 42초

        총 콘텐츠 분량

5시간 13분 36초

 

본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다. 

 

본 강좌는 아래와 같이 주제별 강좌를 수강하실 수 있습니다.
각 강좌의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요.

 

AI 데이터사이언스 전문가 과정_딥러닝: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=217077&group=1

AI 데이터사이언스 전문가 과정_추천시스템: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=217078&group=1

AI 데이터사이언스 전문가 과정_자연어처리: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=217079&group=1

 

문의 :

연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)

연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

Preview Lecture Video
Course Introduction

연세대학교의 우수한 교수진의 노하우와 축적된 교육·연구 성과를 바탕으로 제작된 차별화 된 콘텐츠를 경험함으로써 분야별 전문 지식과 최신 기술을 습득할 수 있는 과정입니다.

Payment Information
  • Price
    ₩ 240,000
  • Discount
    ₩ 0
  • Amount
    ₩ 240,000
  • Estimated Point
    2,400 Point
Classification
  • Curriculum
    Completion Lecture
  • Class Area
    Engineering
  • Subject
    The latest technology