AI Master
교육개요
요약 기술의 핵심을 마스터하고 싶은 재직자분들을 위한 이 강의에서는 요약 알고리즘의 이론부터 실제 구현까지, 요약 기술의 모든 것을 배울 수 있습니다. 최신 신경망 모델을 활용한 생성적 요약부터 다양한 문맥에서의 응용까지, 이 과정을 통해 여러분은 정보의 바다에서 가치 있는 지식만을 추출하는 전문가가 될 것입니다. 데이터의 핵심을 파악하고, 요약의 미학을 실무에 접목시킬 준비를 지금 시작하세요.
교육목표
자동화된 요약 기술의 원리를 이해하고, 실제 요약 프로젝트를 수행하여 데이터 기반 요약 솔루션을 개발하는 전문 능력 을 함양시킵니다.
강의내용
[Chapter1. Summarization의 기본 이해]
· 학습 목표
자동 요약의 개념과 중요성을 이해합니다.
· 주요 내용
1. 요약의 종류와 사용 사례
2. 기본적인 요약 기법 소개
[Chapter2. 요약 알고리즘의 원리]
· 학습 목표
요약을 위한 알고리즘과 이들의 작동 원리를 학습합니다.
· 주요 내용
1. 추출적 요약(Extractive Summarization) 기술
2. 생성적 요약(Abstractive Summarization) 기술
[Chapter3. 요약 모델 구현과 최적화]
· 학습 목표
실제 요약 모델 구현 및 최적화 방법을 습득합니다.
· 주요 내용
1. 주요 요약 모델 구현 실습
2. 성능 최적화 및 fine-tuning 방법
[Chapter4. 고급 요약 기술과 응용]
· 학습 목표
고급 요약 기술을 습득하고 다양한 문맥에 적용합니다.
· 주요 내용
1. 신경망 기반 요약 기법
2. 다양한 도메인(뉴스, 법률, 의학 등)에 적용하기
[Chapter5. 요약 프로젝트 실습]
· 학습 목표
실제 요약 프로젝트를 수행하여 문제 해결 능력을 강화합니다.
· 주요 내용
1. 요약 프로젝트 기획 및 데이터 준비
2. 요약 결과 평가 및 리뷰