| NO | TITLE | KEYWORD |
|---|---|---|
| E01 | 가위바위보 이미지 분류기 | Image classificaiton |
| E02 | 다양한 데이터 분류기 만들기 | Scikit-learn dataset, Machine Learning classifier |
| E03 | 고양이 수염 스티커 붙이기 | dlib, Face Detection |
| E04 | 네이버 영화리뷰 감성분석 | Sentiment Analysis, Korean |
| E05 | Spectrogram classificaiton 모델 구현 | Speech classification |
| E06 | 멋진 작사가 만들기 | Text Preprocessing, LSTM, Text Generation |
| E07 | 나랑 닮은 연예인을 찾아보자 | Face Embedding |
| E08 | Movielens 영화 추천 실습 | Recommender System, MF Model, ALS |
| E09 | House Price Prediction | Kaggle |
| E10 | 인물 모드 문제점 찾기 | Sementic segmentation |
| E11 | 뉴스기사 요약해보기 | Text Summarization, Attention, Seq2Seq |
| E12 | CIFAR-10 이미지 생성하기 | DCGAN |
| E13 | 주식 예측에 도전해 보자 | Arima, Time series data |
| E14 | 페련 진단기 성능 개선 | Data Augmentation, Image classificaiton |
| E15 | 한국어 데이터로 챗봇 만들기 | Transformer, Korean, Chatbot |
| E16 | SRGAN | Super resolution |
| E17 | Movielens 영화 SBR | Session Base Recommendation |
| E18 | 다양한 OCR 모델 비교하기 | Google OCR API, keras-ocr, Tesseract |
| E19 | KorQuAD with BERT | BERT, Text Preprocessing |
| E20 | Segmentation map으로 도로 이미지 만들기 | Pix2Pix, cGAN |
| NO | TITLE | KEYWORD |
|---|---|---|
| GD-NLP-1 | SentencePiece | Korean Tokenizer(Sentence Piece, Khaiii, Mecab), Sentiment Analysis |
| GD-NLP-2 | 뉴스 카테고리 다중분류 | Multiclass Text Classification, Text Vocabulary |
| GD-NLP-3 | WEAT | Word Embedding, Text Vectorization |
| GD-NLP-4 | Seq2seq Translation | Seq2Seq, Machine translation |
| GD-NLP-5 | Transformer Translation | Transformer, Machine translation |
| GD-NLP-6 | Transformer Translation멋진 챗봇 만들기 | Transformer, Chatbot, Data Augmentation |
| GD-NLP-7 | 한국어 QA 모델 만들기 | Memory net |
| GD-NLP-8 | mini BERT | BERT |
| GD-NLP-9 | HuggingFace Custom Project | GLUE, HuggingFace |
| GD-NLP-10 | LXMERT 모델 활용하기 | LXMERT, VQA |