이미지, 텍스트, 행동 정보를 통합한 멀티모달 표현학습 방법론과 이를 자연어처리와 추천시스템에 응용하는 기초 논문 스터디입니다.

그래프, 지식그래프, 이종그래프 등을 대상으로 그래프 표현학습을 수행하고 이를 자연어처리, 추천시스템, 그리고 이상탐지에 응용하는 기초 논문을 다루는 스터디입니다.

NLP 관점에서의 대표 논문들을 통해 딥러닝 기초 개념부터 주요 아키텍처까지 학습하는 스터디입니다.

그래프, 지식그래프, 이종그래프 등을 대상으로 그래프 표현학습을 수행하고 이를 자연어처리와 추천시스템에 응용하는 기초 논문을 다루는 스터디입니다.

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그래프, 지식그래프, 이종그래프 등을 대상으로 그래프 표현학습을 수행하고 이를 자연어처리와 추천시스템에 응용하는 기초 논문 스터디입니다.

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딥러닝 기초 개념부터 주요 아키텍처까지, 핵심 논문들을 통해 학습하는 스터디입니다.

그래프, 지식그래프, 이종그래프 등을 대상으로 그래프 표현학습을 수행하고 이를 자연어처리와 추천시스템에 응용하는 기초 논문을 다루는 스터디입니다.

딥러닝을 아예 모르는 학생들을 대상으로, 딥러닝의 기초 개념과 주요 모델들을 체계적으로 학습하는 스터디입니다.

데이터 분석의 기본기부터 활용까지, 데이터 사이언스 입문을 위한 스터디입니다.

스탠포드 CS224W 강의를 바탕으로 그래프 머신러닝 기초부터 응용까지 다루는 스터디입니다.

그래프, 지식그래프, 이종그래프 등을 대상으로 그래프 표현학습을 수행하고 이를 자연어처리와 추천시스템에 응용하는 기초 논문을 다루는 스터디입니다.