[ 교육목표 ]<br /> &nbsp;&middot; 정형 데이터 분석 모델 설계 역량을 갖추고 비정형 텍스트에서 가치를 창출하는 실무형 인공지능 분석 전문가 인력양성<br /> <br /> [ 교육대상 ]<br /> &nbsp;&middot; AI 및 자연어 처리 입문자, 인공지능 활용자<br /> <br /> [ 교육수준 ]<br /> &nbsp;&middot; (NCS 2수준)&nbsp;일반적인 지시 및 감독하에 해당분야의 일반 지식을 사용하여 절차화되고 일상적인 과업을 수행하는 수준&nbsp;<br /> <br /> [ 교육내용 ] <table border="1" cellpadding="1" cellspacing="1"> <tbody> <tr> <td rowspan="2">자연어처리란?</td> <td>자연어처리의 기본 예시</td> </tr> <tr> <td>두가지 접근 : 전통 vs 딥러닝</td> </tr> <tr> <td rowspan="2">토근화 실습</td> <td>토큰화의 여러 방법</td> </tr> <tr> <td>토큰화 실습</td> </tr> <tr> <td rowspan="2">감정 분류 실습</td> <td>머신런닝 기본 개념</td> </tr> <tr> <td>데이터 탐색 실습</td> </tr> <tr> <td colspan="1" rowspan="2">개체명 추출 (NER) 실습</td> <td>NER이란?</td> </tr> <tr> <td>실제 BIO 태깅</td> </tr> </tbody> </table> [ 지원내용 ]<br /> &nbsp;&middot; 교재, 수료증발급(80% 이수시)