튜토리얼

  • 홈ˆ
  • 프로그램
  • 튜토리얼

주재걸 교수
(고려대)

2015년 3월 - 현재: 고려대학교 컴퓨터학과 조교수
2013년 Georgia Tech 박사
2009년 Georgia Tech 석사
2001년 서울대 전기공학 학사

연구분야 : 인공지능, 데이터 마이닝, 시각화 분석론 등

강연제목

딥러닝 기반 자연어 처리 기법

강연요약

본 강의는 자연어 처리를 위한 딥러닝 기법 전반을 다룬다. 구체적으로는, (1) word2vec, GloVe, CoVe, ELMo 등의 워드 임베딩 기법, (2) machine translation 등의 태스크를 위한 LSTM/GRU-based attention 모델 및 transformer 모델, 그리고, (3) machine comprehension-based question answering 태스크를 위한 co-attention 및 self-attention 기반 모델 등을 다룬다.

강의계획

1. 시간별 강의계획

시간

주제

주요내용

1

워드 임베딩 기법

word2vec, GloVe, CoVe, ELMo 등

2

어텐션 기반 기법

LSTM/GRU-based attention 모델 및 transformer 모델 등

3

Question answering 모델

co-attention 및 self-attention 기반 모델 등

수강자격요건

머신러닝/딥러닝 기초지식 보유

서울시 서초구 방배로 76 (방배동, 머리재빌딩 401호) 우)06704 | (Tel)1588-2728 | (Fax)02-521-1352 | 사업자등록번호 : 114-82-03170 | 대표 : 나연묵

Copyright (c) KIISE. All rights reserved.