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인공지능 수학 활용 (Applications of Mathematics for AI) 동영상

인공지능 수학 활용 (Applications of Mathematics for AI)




강의소개 - Course Description
파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 텐서플로우 (Tensorflow)와 케라스 (Keras)를 활용하여 인공지능과 데이터 분석에서 자주 사용되는 데이터 활용 기법 및 알고리즘을 구글 코랩 (Google Colab)환경에서 실습한다.

 

강의구성 - Configuration
* 구성: 총 6강 + 퀴즈/과제 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[인공지능 수학 활용 맛보기 강의]

 

강의일정-Syllabus

 

강의 일정
주차 주차명 차시명
1주차 데이터 활용의 실제 1) Google Colab Tutorial
2) Google Colab, 데이터 읽기 실습
3) 데이터 분석 및 쓰기 실습
4) Tensorflow / Keras 실습
5) 심장마비데이터 데이터를 이용한 예측 실습
2주차 데이터 시각화 1) Dimensionality Reduction 이론
2) Principal Component Analysis 이론
3) Principal Component Analysis 실습(1)
4) Principal Component Analysis 실습(2)
5) tSNE 실습
3주차 선형회귀 1) Linear Regression 이론
2) Overfitting, Generalization 이론
3) Simple Linear Regression 실습
4) Multiple Linear Regression 실습
5) Polynomial Linear Regression 실습
4주차 로지스틱 회귀 1) Logistic Regression 이론(1)
2) Logistic Regression 이론(2)
3) Logistic Regression 실습(1)
4) Logistic Regression 실습(2)
5) Logistic Regression 실습(3)
5주차 데이터 숫자인식 실습 1) CNN 이론(1)
2) CNN 이론(2)
3) CNN 모델 구현 실습(1)
4) CNN 모델 구현 실습(2)
5) CNN 모델 구현 실습(3)
6주차 데이터 감정분석 실습 1) RNN 이론(1)
2) RNN 이론(2)
3) RNN을 통한 감정분석 실습(1)
4) RNN을 통한 감정분석 실습(2)
5) RNN을 통한 감정분석 실습(3)
기말 기말평가 기말평가
* 평가점수 및 이수증 발급기준
평가점수 및 이수증 발급기준
구분 퀴즈 과제 평가(기말) 합계
횟수(점수가중치) 6(40%) 1(30%) 1(30%) 100%
이수기준 : 총점 70점 이상

교수소개-Professor
박진영 교수 사진 박진영 교수

[프로필]
KAIST, Ph.D.
現 성균관대학교, 소프트웨어대학, 조교수
前 United Nations Pulse Lab, Junior Data Scientist
前 Microsoft Research, Research Intern
TA소개-Teaching Assistant
김택현 튜터 사진

[수업지원]

김택현 튜터
성균관대학교 인공지능학과 석박사통합과정(HLI LAB)
E-mail : treecko.kth@g.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. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    beginner
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    SUNGKYUNKWAN UNIVERSITY
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

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

    Course Week
    (Estimated Effort)

    07week
    (주당 01시간 00분)
  6. 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)

    16시간 00분
    (04시간 00분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2022.08.15 ~ 2022.10.02
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2022.08.29 ~ 2022.10.09