교육 목표
소셜미디어는 정부와 시민이 위기 상황을 포착 및 설명하는 중요한 매체로 부상함. 위기상황의 때에 여러 국가들은 소셜 미디어를 활용하여 위기 시 의사소통 및 관리를 수행하고 있음. 소셜 빅데이터 분석은 방대한 양의 데이터를 활용하여 사회적 문제를 예측하고 현상에 대한 복잡한 연관관계를 보다 정확하게 밝혀낼 수 있음. 국내 온라인 뉴스사이트, 블로그, 카페, 트위터, 게시판 등에서 수집한 소셜 빅데이터를 활용하여 우리나라에서 발생한 코로나19의 정보확산 위험요인을 예측하기 위한 인공지능을 개발하는 것이 본 과제의 목표임. 따라서 본 강좌에서는 코로나19 소셜 빅데이터를 활용하여 온톨로지 기반으로 주제분석과 감성분석을 실시하고, 미래신호를 탐색함. 그리고 머신러닝 학습데이터를 생성하고, 머신러닝의 Naïve bayes 분류모형, 로지스틱회귀모형, 신경망모형, 랜덤포레스트모형, 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 등을 적용하여 인공지능을 개발하는 전 과정을 소개함.
참여 대상
*실습 시 노트북에 SPSS와 R 소프트웨어 설치 필수*
- 소셜 빅데이터를 활용하여 온톨로지를 구축하여 주제분석과 감성분석을 통하여 머신러닝 학습데이터를 생성하고, 미래신호 탐색과 위험 예측을 위한 인공지능을 개발하는 전 과정에 대해 알고 싶은 분
- R을 활용하여 머신러닝으로 예측모형(AI)을 개발하고자 하는 분
- 대학생, 대학원생, 교수, 연구원, 개발자
