1. | ![]() |
과목 소개 | AI 텍스트 분석 과목의 개요 및 필요성을 파악할 수 있다. | ![]() |
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AI ISSUE | IDS is Dead | ![]() |
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AI 텍스트 분석 개요 및 필요성 | 텍스트 분석의 개념과 필요성을 설명할 수 있다. | ![]() |
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AI 텍스트 분석의 정보보호 산업 활용 사례 | 텍스트 분석의 활용 사례를 통해 활용 방향을 생각해볼 수 있다. | ![]() |
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최신 AI 텍스트 분석 트렌드 | 최신 AI 텍스트 분석 트렌드를 파악할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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2. | ![]() |
AI ISSUE | 키워드 중요도 분석 | ![]() |
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AI 텍스트 분석 과정 개요 ① | AI 텍스트 분석 계획을 수립하기 위한 AI 텍스트 분석 과정과 기술 등을 익힐 수 있다. | ![]() |
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AI 텍스트 분석 과정 개요 ② | AI 텍스트 분석 계획을 수립하기 위한 AI 텍스트 분석 과정과 기술 등을 익힐 수 있다. | ![]() |
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텍스트 데이터 수집/전처리 | 데이터 수집, 전처리, 분석 과정을 사례와 예제를 통해 파악할 수 있다. | ![]() |
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모델 학습 및 예측 | 모델 학습 및 예측에 필요한 다양한 모델 분석 방법을 익힐 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | AI 텍스트 분석 과정 실습 | ![]() |
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3. | ![]() |
AI ISSUE | 한국 빅데이터 활용 ‘31위’ | ![]() |
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텍스트 데이터 수집 개념 | AI 텍스트 분석을 위한 데이터 수집 절차와 기술에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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텍스트 데이터 수집 방법 | AI 텍스트 분석을 위한 데이터 수집 방법을 알고 수집 모듈을 개발할 수 있다. | ![]() |
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Let’s Practice | 텍스트 데이터 수집 방법 실습 | ![]() |
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보안 로그에서의 텍스트 데이터 수집 | 다양한 로그 데이터의 종류와 로그수집 시스템에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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4. | ![]() |
AI ISSUE | 자연어의 어근처리 | ![]() |
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텍스트 데이터 전처리 | 텍스트 데이터 전처리의 필요성과 방법을 설명할 수 있다. | ![]() |
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형태소 분석을 위한 NLTK | 형태소 분석 및 NLTK의 개념과 NLTK 패키지의 활용 방법을 설명할 수 있다. | ![]() |
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한국어 형태소 분석기 종류 및 특징 | 한국어 형태소 분석기의 종류별 특징을 비교하여 설명할 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | 텍스트 데이터 전처리 실습 | ![]() |
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5. | ![]() |
AI ISSUE | 한국과 프랑스의 수도는? | ![]() |
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워드 임베딩 개요 | 단어 표현의 필요성과 단어 표현의 종류를 설명할 수 있다. | ![]() |
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워드 임베딩 방법과 종류 | 워드 임베딩의 다양한 종류별 개념과 특징을 설명할 수 있다. | ![]() |
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워드 임베딩 적용 | Bow모델, World2Vec, FastText적용 예시를 통해 각 모델의 활용 방법을 익힐 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | 워드 임베딩 실습 | ![]() |
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6. | ![]() |
AI ISSUE | “Close reading”의 한계 | ![]() |
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토픽 모델링과 문서 유사도 | 토픽 모델링 및 문서 유사도와 관련한 여러 개념들을 설명할 수 있다. | ![]() |
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LDA를 이용한 토픽 모델링 | LDA모델의 처리 과정을 알고, 토픽 모델 구축과 성능평가 방법을 파악할 수 있다. | ![]() |
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문서 유사도 계산 기법 | 코사인 유사도 및 Jaccard 유사도의 계산 예시를 통해 활용 방법을 익힐 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | 토픽 모델링과 LDA 실습 | ![]() |
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7. | ![]() |
AI ISSUE | 텍스트의 확률모델 | ![]() |
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언어 모델의 개요 | 언어 모델의 개념 및 모델의 활용, 특징 등을 설명할 수 있다. | ![]() |
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언어 모델 적용 사례 | N-gram을 활용한 다양한 언어 모델 적용 사례를 통해 언어 모델링에 대한 이해도를 높일 수 있다. | ![]() |
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문장 단위 언어 모델 개요 및 종류 | 단어 단위 언어 모델의 한계와 문장 단위 언어 모델의 개요 및 종류에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | N-gram 적용 사례 실습 | ![]() |
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8. | ![]() |
중간고사 | 중간고사 | ![]() ![]() |
9. | ![]() |
AI ISSUE | 딥러닝 기반 자연어처리의 시작 ‘RNN’ | ![]() |
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텍스트 분석을 위한 RNN 개요 | 순환 신경망 RNN의 개념 및 특징을 설명할 수 있다. | ![]() |
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RNN의 구조 및 원리① | RNN의 기본 구조와 동작 원리를 알고 소스코드를 이해할 수 있다. | ![]() |
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RNN의 구조 및 원리② | RNN의 기본 구조와 동작 원리를 알고 소스코드를 이해할 수 있다. | ![]() |
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LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델 및 적용 사례① | LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델의 적용 사례를 통해 다양한 활용 방법을 파악할 수 있다. | ![]() |
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LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델 및 적용 사례② | LSTM, GRU, Bidirectional RNN 모델의 적용 사례를 통해 다양한 활용 방법을 파악할 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | RNN, LSTM, GRU, Bidirectional RNN 구조 및 원리와 적용 실습 | ![]() |
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10. | ![]() |
AI ISSUE | RNN과 LSTM의 활용 Seq2Seq | ![]() |
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RNN 모델 기반의 Seq2Seq 소개 | RNN 모델 기반의 Seq2Seq의 개념과 특징을 설명할 수 있다. | ![]() |
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Seq2Seq의 구조 | Seq2Seq의 기본 구조와 인코더, 디코더의 구조를 파악할 수 있다. | ![]() |
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Seq2Seq의 적용 사례 | Seq2seq의 적용 사례를 통해 실제에서의 활용 방법을 파악할 수 있다. | ![]() |
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Lets practice | Seq2Seq 적용 실습 | ![]() |
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11. | ![]() |
AI ISSUE | 어텐션 메커니즘 | ![]() |
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Seq2Seq의 문제점 | Seq2Seq의 문제점을 설명할 수 있다. | ![]() |
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어텐션 개요 | 어텐션 매커니즘의 기본 개념을 이해하고, 처리과정을 파악할 수 있다. | ![]() |
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어텐션의 기본 원리 및 적용 사례① | 어텐션의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석에 필요한 기본 역량을 익힐 수 있다. | ![]() |
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어텐션의 기본 원리 및 적용 사례② | 어텐션의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석에 필요한 기본 역량을 익힐 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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12. | ![]() |
AI ISSUE | Keras vs. PyTorch | ![]() |
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트랜스포머 개요 | 트랜스포머의 등장 배경 및 성능, 주요 특징을 이해하고 설명할 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머의 구조 | Seq2Seq와 RNN의 제약사항과 트랜스포머의 구조에 대하여 이해할 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머의 적용 사례① | 트랜스포머의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석의 개발역량을 익힐 수 있다. | ![]() |
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트랜스포머의 적용 사례② | 트랜스포머의 적용 사례를 통해 AI 텍스트 분석의 개발역량을 익힐 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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13. | ![]() |
AI ISSUE | Model 학습비용 약 3억 | ![]() |
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BERT 개요 | BERT와 관련한 용어들을 이해하고, BERT의 특징과 성능을 설명할 수 있다. | ![]() |
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BERT 구조 | BERT 모델의 유형과 구조에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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BERT 적용사례① | Keras BERT를 사용한 스팸분류 사례 실습을 통해 BERT의 동작과정을 설명할 수 있다. | ![]() |
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BERT 적용사례② | Keras BERT를 사용한 스팸분류 사례 실습을 통해 BERT의 동작과정을 설명할 수 있다. | ![]() |
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14. | ![]() |
AI ISSUE | 인간의 추론능력 | ![]() |
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최신 언어모델 소개 | GPT-3의 개념과 활용예시를 이해하고, 접근법을 설명할 수 있다. | ![]() |
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정보보호산업 텍스트 분석 적용사례 (1) | 텍스트 분석의 5단계 중 데이터 준비와 전처리에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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정보보호산업 텍스트 분석 적용사례 (2) | 텍스트 분석의 5단계 중 특징 추출 및 선택, 데이터 분석의 실제에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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정보보호산업 텍스트 분석 적용사례 (3) | 텍스트 분석의 5단계 중 특징 추출 및 선택, 데이터 분석의 실제에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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15. | ![]() |
기말고사 | 기말고사 | ![]() ![]() |