(2026-S2) 딥러닝 시계열 트랙

1. 개요

딥러닝 시계열 트랙에 참여하신 여러분을 진심으로 환영합니다!

이번 딥러닝 시계열 트랙은 머신러닝의 기본을 익히신 분들을 대상으로, 딥러닝 학습의 첫걸음을 내딛는 데에 중심을 둔 학습 과정입니다.

이 트랙은 시계열 데이터 및 예측 문제에 관한 기본적인 이해와 이를 RNN 계열의 딥러닝 모델을 구축하고 이를 통하여 예측하는 방법을 체계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

기존의 머신러닝에서는 분류 및 회귀 문제를 통해 데이터와 예측 대상 변수 간의 패턴을 파악하는 데 집중했다면, 시계열 예측에서는 데이터의 시간적(Temporal) 패턴을 이해하고 예측하는 것이 핵심입니다.

이러한 딥러닝 시계열 예측의 기초는 이후에 '순서'와 '시간'의 흐름을 기반으로 하는 자연어 처리, LLM, 영상 생성 등 딥러닝 분야를 학습하는 데 필수적인 기반을 구축해 줄 수 있을 것입니다.

2. 목표

시계열 예측 문제 및 RNN 계열의 모델 구축과 예측에 관한 역량을 확보합니다.