[스파르타코딩클럽] 실무에 바로쓰는 AI 예측/추천 - 0주차/1주차 Before

Teki·2021년 8월 23일
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Intro

한이음 ICT와 블렌디드 러닝

검색 및 추천 시스템을 구축하기로 하면서 AI에 대한 깊이있는 이해와 직접 구현해보는 경험이 필요했다. 한이음 ICT에서 지원하는 블렌디드 러닝을 통해 스파르타 코딩클럽을 알게 되었고, 딱 필요했던 수업이 열려서 5주간 달려보기로 했다.

5주간 목표

AI에 대한 기본적인 이해는 하고 있지만 실제 시스템에 도입해본 경험은 없다. 앞으로 5주간 수업을 통해 추천 시스템에서의 딥러닝을 배워 목표한 검색 및 추천 시스템을 만들기 위한 기본기를 다지고자 한다.

수업 준비

강의 목차

0-1 수강환경 튜토리얼
0-2 슬랙&즉문즉답 튜토리얼
0-3 개발일지 튜토리얼

1-1 1주차 오늘 배울 것
1-2 우리는 왜 AI를 배워야 할까요?
1-3 딥러닝? 왜 시계열데이터에 써야하나요?
1-4 딥러닝 For Biz
1-5 Tools: Colab, Pycharm, Tensorflow 소개
1-6 딥러닝의 기초 모델 : MLP
1-7 딥러닝의 기초 구성 소개
1-8 RNN 소개
1-9 LSTM 소개
1-10 LSTM 실습 - Part.1
1-11 LSTM 실습 - Part.2

이번 주에 나는

딥러닝 모델을 구현하기 위한 기본 지식과 핵심 모델 중 RNN과 LSTM을 배울 것 같다.
특히 추천 시스템이다보니 시계열 데이터에 대한 내용도 있는 것 같다.
또한, 가장 많이 사용하는 툴들을 알려주는 것 같다. 수업에서는 어떤 툴을 사용할 지 궁금하다.

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