[강의계획서]

1주차 텍스트 분석과 웹 스크레핑

비정형 데이터에 대하여 이해하고, WEB 서비스의 HTML 구조를 해석 및 Python을 활용하여 WEB 스크래핑을 할 수 있다.

l  1차시 : 텍스트 분석과 Python 활용

l  2차시 : HTML 구조와 웹 스크래핑

l  3차시 : 정규화 및 스크래핑 실습

2주차 형태소 분석 및 TDM

문서 또는 기사의 토큰화를 위한 형태소 분석과, TDM을 생성 하여 활용 할 수 있다.

l  1차시 : 형태소 분석

l  2차시 : TDM(문서 행렬)

l  3차시 : 형태소 분석 및 TDM 실습(실습시뮬레이션형)

l  학습활동 : 퀴즈

3주차주제어 분석

문서간의 유사도 및 군집 분석을 통한 분류를 진행 하고, 주제어(Topic) 분석하여 주요 내용을 파악 할 수 있다.

l  1차시 : 문서 유사도 분석

l  2차시 : Topic(주제) 분석

l  3차시 : 문서 유사도 및  주제 분석 실습

4주차머신러닝 활용 감성분석

머신 러닝에 대한 이해와 감성 사전 구축 및 인공신경망 활용 감성 분석을 진행 할 수 있다.

l  1차시 : 감성 사전 활용 감성 분석

l  2차시 : 머신러닝 활용 감성 분석

l  3차시 : 감성분석 실습(keras 활용)(실습시뮬레이션형)

l  학습활동 : 퀴즈

5주차 머신러닝 활용 이미지 분석

이미지 데이터에 대한 전처리 방법과 인공신경망을 활용한 이미지 분류 분석을 할 수 있다.

l  1차시 : 기계 학습을 위한 이미지 데이터 전처리

l  2차시 : 머신 러닝 활용 이미지 분류 분석 실습

l  3차시 : 딥러닝(CNN) 실습

6주차 RMM (LSTM) 활용 분석

순환신경망 모형에 대하여 알고, RNN 활용 감성 분석과 LSTM 활용한 언어 모형을 만들 수 있다.

l  1차시 : RNN 및 LSTM 분석

l  2차시 : RNN 활용 감성분석 실습

l  3차시 : RNN 활용 언어 모형 실습

l  학습활동 : 퀴즈

7주차 워드 임베딩(Word2Vec)

워드 임베딩의 목적과 활용을 알고, Word2Vec과 Keras 활용하여 실습 할 수 있다.

l  1차시 : 단어 임베딩과 Word2Vec

l  2차시 : Keras 활용 단어 임베딩 실습

l  3차시 : 비정형 분석 발전 동향

l  학습활동 : 과제

8주차 총괄평가(시험)