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자율주행을 위한 머신러닝 동영상

자율주행을 위한 머신러닝




강의소개 - Course Description
스마트카에서 생성되는 다양한 정보가 생산되며 이를 기반으로 스마트카의 다양한 기능이 수행된다. 본 강좌에서는 스마트카에서 생성되는 정보를 지능적으로 처리하기 위한 다양한 기계학 기법을 학습한다. 기계학습의 기본 개념과 모델 평가 기법을 포함하여 다양한 분류 기법과 추천기법 등을 학습한다.

 

강의구성 - Configuration
* 구성: 총 10강 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[자율주행을 위한 머신러닝 맛보기 강의]

 

강의일정-Syllabus
* 운영 기간: 2019.04.1(월) ~ 2019.6.23(일)

 

강의 일정
주차 주차명 차시명
1강 기계학습개요 1) Introduction
2강 최근접이웃 기법 (k-NN) 1) k-NN
3강 선형회귀 기법 1) Linear Regression
2) Linear Additive Model
4강 모델평가 1) Overfitting, Generalization, Cross Validation
5강 의사결정나무 1) Decision tree- Basic Idea
2) Decision tree- ID3
6강 랜덤포레스트 1) Random Forests 1
2) Random Forests 2
7강 인공신경망 1) Math for NN
2) Neural Networks 1
3) Neural Networks 2
4) Neural Networks 3
8강 합성곱신경망 1) Convolutional Neural Netowrk 1
2) Convolutional Neural Netowrk 2
3) Convolutional Neural Netowrk 3
9강 차원축소 기법 1) Matrix Manipulation
2) PCA
10강 군집화 기법 1) K-means
2) Gaussian Mixture Model
* 평가점수 및 이수증 발급기준
평가점수 및 이수증 발급기준
구분 퀴즈 과제 2회 평가(기말) 합계
점수 30점 30점 40점 100점
이수기준 : 총점 60점 이상

교수소개-Professor
이지형 교수 사진 이지형 교수

[프로필]
現 성균관대학교 정보통신대학 소프트웨어학과 정교수
現 성균관대학교 지능정보융합원 부원장
現 한국정보과학회 인공지능소사이어티 부회장
現 한국지능시스템학회 이사

미국 SRI International, International Fellow
한국과학기술원 학사/석사/박사
TA소개-Teaching Assistant
최윤석 튜터 사진

[수업지원]

최윤석 튜터
성균관대학교 대학원 소프트플랫폼학과 석박통합과정
E-mail : chldbstjr93@gmail.com(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

권성기 과장 사진

[기술 운영지원]

권성기 과장
성균관대학교 교무처 교육지원팀
E-mail : skkwon@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

관련 강좌

  1. major

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    univ_name

    SKKUk
  3. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    11week
    (주당 03시간 00분)
  4. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    12시간 15분
    (04시간 35분)
  5. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.03.13 ~ 2019.06.24
  6. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.04.01 ~ 2019.06.24