통계.데이터과학과

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과목이름이 마음에 들어서 수강고려하는 분들이 많을 겁니다.

저도 그랬었구요.

 

일단 이 과목은 딥러닝 기반의 자연언어를 처리하는 방법을 2024년 기준으로 설명합니다.

전통적인 방법의 텍스트 처리는 다른 과목 - 비정형데이터분석 과목을 수강하시면 도움이 될겁니다.

 

1학기 딥러닝의통계적이해 과목이나, 2학기 컴퓨터과학과에서 개설된 딥러닝을 수강(아마도 동시수강이 되겠네요)한 이후 진행하시면 좀 더 쉽게 접근하실 수 있을겁니다.

 

이 과목은 교재가 없습니다.

애초에 프라임칼리지 첨단공학부 AI전공에 개설된 과목을 그대로 가져오는 바람에 그쪽의 정책을 따릅니다.

교재발간 계획은 아마도 없을 것이며, 강의록과 같이 올라온 연습문제를 가지고 시험에 대비하면 됩니다.

 

강의내용은 이론설명과 함께 코드리뷰 중심으로 하고 있구요.

아래 경로에서 실습코드를 받아서 구글 colab에서나 주피터노트북 상에서 로컬 파이썬으로 돌려도 되겠습니다.

https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/core/run_core_concepts.html#sphx-glr-auto-examples-core-run-core-concepts-py

 

작년의 중간과제는 아래의 내용이니 참고하시면 되겠습니다.

 

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