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본 연구는 디지털 환경에서 언어 사용의 편리성을 추구하는 현상을 바탕으로, 디지털 텍스트 자원을 활용한 언어 연구와 기계 학습 방법의 유용성을 제시한다. 특히, 최근 인공 지능 기술의 발전과 함께 중요해진 기계 학습 방법이 이론적 언어 설명 및 계산 언어학적 특징 표현에 어떻게 접근 가능한지를 분석한다. 신경망 및 베이즈 네트워크와 같은 기계 학습 기법을 위한 언어적 특징 표현 방법을 소개한다.
Second-language discourse in the digital world : linguistic and social practices in and beyond the networked classroom
Handbook of natural language processing
Speech and language processing : an introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition
Modern computational models of semantic discovery in natural languages
Language online : investigating digital texts and practices
Language and meaning in cognitive science : cognitive issues and semantic theory
Deep learning and linguistic representation
Applying language technology in humanities research : design, application, and the underlying logic
Electronic discourse in language learning and language teaching
Using computers in linguistics : a practical guide
Current methods in historical semantics
Natural language processing : the PLNLP approach
The Instruction of Imagination : language as a social communication technology
Natural language information processing : a computer grammar of English and its applications
Linguistic approaches to artificial intelligence
Computers and human language
Language and the internet
Understanding language : man or machine
Multimedia learning
언어와 정보 사회
조은경NARRATIVE
Fletcher, AngusJournal of Intelligent and Fuzzy Systems
Zhu H.Narrative
Fletcher A.건지인문학
황요한Journal of Computational Social Science
Teli, Mohmad Azhar; Chachoo, Manzoor AhmadMinds and Machines
Dupre G.International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching
Stickler U.,Hampel R.Visual Communication
O’Halloran K.L.Bilingualism
Morgan-Short, K.Philosophy and Technology
Bones H.,Ford S.,Hendery R.,Richards K.,Swist T.杭州电子科技大学学报(社会科学版) / Journal of Hangzhou Dianzi University(Social Sciences)
王志钢; WANG Zhi-gangTalTech Journal of European Studies
Uveges I.LANGUAGE RESOURCES AND EVALUATION
Hinrichs, Erhard; Hinrichs, Marie; Kubler, Sandra; Trippel, ThorstenMetascience
Baum, Seth D.Information Processing and Management
Tuarob S.,Satravisut M.,Sangtunchai P.,Nunthavanich S.,Noraset T.New Media and Society
Guzman A.L.,Lewis S.C.Bilingualism
Li P.,Lan Y.J.한국프랑스학논집
조준형Synthese
Woensdregt M.,Cummins C.,Smith K.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 <컴퓨터를 활용한 언어학습 (CALL)>의 원리를 중등학교 영어교육방법의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어교육 공학기법을 탐구하여, 영어교육방법의 기본적 바탕을 익힌다.전필 / 학사
본 강의는 언어학에 대한 기본 개념을 바탕으로 언어학적 관점에서 프랑스어에 대한 언어학적 제문제를 파악하고 이러한 문제를 데이터를 통하여 접근하는 방법을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 전통적 관점에서 언어학에 대한 기본적인 연구 방법론과 데이터와 실험을 중심으로 프랑스어를 분석하는 다양한 방법론, 그리고 데이터를 기반으로 한 언어 교육 방법론 및 그 활용 방법을 고찰한다.전선 / 학사
인간언어에 대한 연구가 여러 가지 정보축적과 정보소통의 문제와 어떤 관련을 맺고 있는지를 소개한다. 인간의 자연언어와 컴퓨터의 인공언어의 공통점과 차이점을 이해한다. 언어정보의 자동처리 방법과 응용을 소개한다. 인간 언어에 대한 기초연구가 어떻게 음성인식, 음성합성 등의 음성정보 처리와 구문 분석, 의미정보 처리에 응용되며, 현대 정보사회의 발달을 위한 정보검색, 요약, 필터링, 그리고 기계번역 등에 적용되는지를 소개한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.교양 / 학사
최근 기술 발전에 힘입어 사회 전반적으로, 특히 일상생활 영역에서 AI가 급속히 확산하고 있다. 이에 본 교과목은 기술적 이해와 적용을 넘어 AI에 대한 사회과학적 이해를 제공하는 데 목적이 있다. 구체적으로, AI 기술이 구현한 미디어를 알고리듬 미디어로 규정하고 AI 미디어, AI 텍스트, AI와의 상호작용, 인간 및 사회에 대한 영향 등을 사회과학 이론들을 토대로 설명함으로써 현대 고도 기술 사회에서 인간과 사회에 대한 AI의 영향과 함의를 모색하고자 한다. 수강생들은 이 수업을 통해 AI라는 새로운 기술 변화에 대한 통합적, 체계적 이해를 갖게 될 것이다.전선 / 학사
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
산업공학의 새로운 기법들을 소개하고 이의 응용실태를 알아본다.전선 / 대학원
현대 교육철학의 여러 이론들에서 발견되는 비판적 논점들에 대한 분석이 주된 관심사이다. 특히 이 비판적 논점들을 다룰 수 있기 위해서 요구되는 현대 교육철학 문헌들(Dewey, Peters, Oakeshott 등)에 대한 독서가 있어야 하며, 각각의 논점들을 나름대로 구조화하여 교육을 보는 체계적인 철학적 관점을 구성하는 데 도움이 되도록 해야 한다. 현대 교육철학의 입문서들에 대한 사전 지식을 필요로 하는 강의이다.전선 / 학사
사회언어학은 언어의 사회 변이를 통해 언어 다양성을 이해하는 학문이다. 따라서 이 강의는 먼저 사회언어학의 성립 배경과 그 언어학적 의의를 살펴보고, 지금까지 연구된 사회언어학적 연구 결과를 개괄적으로 다룬다. 그리하여 언어 구조 및 언어 사용이 화자 또한 그가 속해 있는 집단의 사회와 어떤 관계가 있으며, 또한 그러한 관계는 어떻게 체계화시킬 수 있는가를 모색한다.전선 / 대학원
말을 사용하는 유기체로서의 인간의 심리적인 면과 관련시켜서 언어행위를 파악하는 연구분야를 다룬다. 현대 언어이론이 내세우는 언어습득과 언어능력에 관한 가설들이 지각, 기억, 지능, 동기 등에 비추어 실제적 기반을 가진 것인지의 여부를 설명하려는 연구 분야도 다루어진다. 특정 언어에서 표현 양식이나 이해 양식과 그 언어의 구조나 원주민 문화 사이에 상호 어떤 규정이 있을 수 있는가의 문제도 포함된다. 또한 인지과학적 설명 방법을 도입하여 언어지식을 새롭게 분석하는 경향도 소개·평가한다.전선 / 대학원
인공지능 기술이 빠르게 진화하고 우리 사회에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 따라서, 기존의 인공지능 관련 과목에서는 다루기 힘든 최신 주제에 관하여 특강 형태의 강의를 개설함으로써 인공지능 연구 및 사회적 영향력에 관한 최진 연구 경향을 파악할 수 있는 수업을 제공하고자 한다. 이 교과목에서는 기계학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스, 컴퓨터 통신, 컴퓨터 시스템 등과 같은 컴퓨터 과학 분야뿐만 아니라, 공학, 자연과학, 사회과학 등과 같은 다양한 분야를 다루는 수업을 개설할 수 있다.전선 / 학사
이 강좌는 언어학의 응용분야로 인간이 쓰는 언어가 컴퓨터에서 어떻게 처리되는지 다룬다. 인간 언어가 지닌 음성, 형태, 통사, 의미적인 측면이 정보처리 관점에서 음성합성, 음성인식, 형태분석, 구문분석, 의미처리 등과 관련하여 어떻게 구현되는지 살펴보며, 실제로 음성합성기, 음성인식기, 정보검색시스템이나 기계번역기 등 상용화된 시스템 구축방법에 대해서도 살펴본다. 또한 대량의 자료를 수집하고 처리하는 코퍼스도 논의하여, 한국어 정보처리를 위한 기초자료 구축도 병행한다. 이 과목은 이론적인 방법론뿐만 아니라 실제처리에도 많은 초점이 맞추어지기 때문에 컴퓨터 프로그래밍 학습을 통하여 시스템 구축이나 자료를 처리하는 실습도 병행한다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 학사
인문학의 관점에서 인간 언어의 구조와 언어능력을 이해하도록 하며, 이에 관한 기존의 이론적 연구와 실제적 적용을 소개한다. 언어표현의 형식과 의미의 관계에 대하여 다양한 시각에서 접근할 뿐만 아니라, 특히 현대 언어학이 철학·문학·심리학· 전산과학·신경과학·사회학·수학 등과 어떠한 관계 속에서 연구되고 있는지를 살펴본다. 또한 최근의 언어학적 연구가 언어정보의 전산처리와 언어습득, 언어장애, 언어교육 등에 어떻게 실제로 적용되고 있는지를 소개하고, 미래의 새로운 언어학적 연구분야를 탐색하게 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.전선 / 학사
최근 인공지능은 사회의 다양한 영역으로 확산하면서 많은 철학적, 사회적 문제들을 제기하고 있다. 이에 본 과목은 미디어 및 커뮤니케이션 영역에서 전개되고 있는 AI 기술과 서비스의 양상들을 살펴보고, 이것을 둘러싼 이슈와 함의를 미디어론, 기술철학, 문화이론, 사회이론 등 다양한 인문사회과학 이론들의 관점에서 논의한다. 이를 통해 AI와 미디어, 나아가 기술사회에 대한 보다 심층적인 이해를 제공하고자 한다.