#9강: RNN, LSTM, GLOVE – 너무쉬운 인공지능 Tensorflow/Keras

오늘은 Tensorflow/Keras를 사용하여 너무쉽게 RNN, LSTM, GLOVE를 이해해보겠습니다.

RNN (Recurrent Neural Network)

RNN은 순환 신경망으로, 시퀀스 데이터에 대해 이전 정보를 기억하고 활용하는 능력이 있습니다. 이를 통해 텍스트나 시계열 데이터 등에 적합한 모델입니다.

LSTM (Long Short-Term Memory)

LSTM은 RNN의 변형으로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 이를 통해 긴 시퀀스 데이터에 대해 효과적으로 학습할 수 있습니다.

GLOVE (Global Vectors for Word Representation)

GLOVE는 단어 임베딩을 위한 기술로, 단어 간의 의미적 유사성을 반영하여 단어를 벡터로 표현하는 방법입니다. 이를 통해 자연어 처리 과제에 유용하게 활용됩니다.

Tensorflow/Keras를 사용하여 이러한 개념들을 구현하는 방법에 대해 자세히 다루겠습니다. 실습을 통해 직접 코드를 작성해보며 이해도를 높일 수 있습니다.

이번 강의를 통해 RNN, LSTM, GLOVE에 대한 이해를 높이고, 이를 활용한 다양한 인공지능 애플리케이션을 구현할 수 있는 능력을 키워보세요.