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인공지능 수학 기초  (Basic Mathematics for AI) 동영상

인공지능 수학 기초 (Basic Mathematics for AI)




강의소개 - Course Description
본 강좌를 통해 인공지능을 이해하는데 필요한 수학(기초) 및 기본 알고리즘을 자세히 학습하고 코드를 활용하여 실습해본다.

 

강의구성 - Configuration
* 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[인공지능 수학 기초 맛보기 강의]

 

강의일정-Syllabus

 

강의 일정
주차 주차명 차시명
1주차 벡터 1) 강좌 소개
2) 벡터 예습 및 실습
3) Big Picture
4) 벡터
5) 내적
6) 정사영
7) 벡터 복습
2주차 선형연립방정식 1) 선형연립방정식 예습 및 실습
2) 선형연립방정식
3) Gauss 소거법과 Gauss-Jordan 소거법
4) 선형연립방정식 복습
3주차 행렬과 행렬식 1) 행렬과 행렬식 예습 및 실습
2) 행렬 연산
3) 역행렬
4) 기본행렬
5) 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬
6) 행렬식
7) 행렬과 행렬식 복습
4주차 일차독립과 기저 및 차원 1) 일차독립과 기저 및 차원 예습 및 실습
2) 일차독립
3) 기저와 차원
4) 정사영과 최소제곱해
5) 일차독립과 기저 및 차원 복습
5주차 선형변환 1) 선형변환 예습 및 실습
2) 선형변환
3) 표준행렬
4) 핵과 치역
5) 선형변환 복습
6주차 고윳값, 고유벡터, 대각화 1) 고윳값, 고유벡터, 대각화 예습 및 실습
2) 고윳값과 고유벡터
3) 닮음 행렬과 행렬의 대각화
4) 직교 대각화
5) 고윳값, 고유벡터, 대각화 복습
7주차 SVD(특잇값 분해), 이차형식 1) SVD(특잇값 분해), 이차형식 예습 및 실습
2) 특잇값 분해(SVD)
3) 일반화된 역행렬
4) 이차형식
5) SVD(특잇값 분해), 이차형식 복습
중간 중간 평가 중간 평가
8주차 일변수 함수와 미적분 1) 일변수 함수와 미적분 예습 및 실습
2) 함수
3) 극한
4) 도함수와 미분
5) 미분의 응용
6) 적분
7) 일변수 함수와 미적분 복습
9주차 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 1) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 예습 및 실습
2) 벡터와 공간 기하
3) 벡터함수
4) 편도함수와 그래디언트
5) 함수의 극대, 극소
6) 경사하강법(gradient descent method)
7) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 복습
10주차 순열, 조합, 확률 1) 순열, 조합, 확률 예습 및 실습
2) 통계학
3) 용어 소개
4) 순열, 조합
5) 확률
6) 베이즈 정리
7) 순열, 조합, 확률 복습
11주차 확률변수 1) 확률변수 예습 및 실습
2) 확률변수
3) 기댓값
4) 분산과 표준편차
5) 확률변수 복습
12주차 확률분포 1) 확률분포 예습 및 실습
2) 이산확률분포
3) 연속확률분포
4) 결합확률분포, 공분산과 상관계수
5) 확률분포 복습
13주차 주성분 분석 1) 주성분 분석 예습 및 실습
2) PCA 개관과 PC의 유도
3) PC 스코어
4) PCA 예제
5) 주성분 분석 복습
14주차 인공신경망 1) 인공신경망 예습 및 실습
2) 인공신경망(ANN)
3) 오차 역전파법(Back propagation)
4) MNIST 사례
5) 인공신경망 복습
기말 기말평가 기말평가
* 평가점수 및 이수증 발급기준
평가점수 및 이수증 발급기준
구분 퀴즈/과제 평가(중간) 평가(기말) 합계
점수 50점 25점 25점 100점
이수기준 : 총점 70점 이상

교수소개-Professor
이상구 교수 사진 이상구 교수

[프로필]
미국 유타주립대학교, PhD (이학박사)
現 성균관대학교 자연대 학장
現 성균관대학교 수학과 정교수
前 한국수학교육학회 회장
前 대한수학회 부회장
前 BK21 수학적모델링사업단 단장
前 국제 선형대수학회 교육위원
TA소개-Teaching Assistant
박경은 튜터 사진

[수업지원]

박경은 튜터
성균관대학교 수학교육과 겸임교수
E-mail : postmedu@skku.edu (24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

진채은 직원 사진

[기술지원]

진채은 직원
성균관대학교 교무처 교육개발센터
E-mail : wlsco97@skku.edu

 

관련 강좌

현재 강좌와 관련있는 강좌를 찾을 수 없습니다.
  1. Subject

    Natural Sciences
    (Mathematics, Physics, Astronomy & Geography)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    SUNGKYUNKWAN UNIVERSITY
  3. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    031-290-5245
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    16week
    (주당 01시간 00분)
  5. 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)

    32시간 00분
    (08시간 00분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2022.08.15 ~ 2022.11.25
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2022.08.29 ~ 2022.11.27
  8. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.