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인공지능 수학 고급(Advanced Mathematics for AI) 동영상

인공지능 수학 고급(Advanced Mathematics for AI)




강의소개 - Course Description
실제 인공지능과 데이터분석에서 자주 사용되는 몇 가지 기법에 적용된 고급 수학 이론을 이해하고 활용한다.

 

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

[인공지능 수학 입문 맛보기 강의]

 

강의일정-Syllabus

 

강의 일정
주차 주차명 차시명
1주차 행렬분해 1) Data Representation
2) Matrix Decomposition
3) SVD Application
4) NMF
5) NMF Application
2주차 최적화 1) Loss Function
2) Optimization using GD
3) SGD
4) Convex Optimization(1)
5) Convex Optimization(2)
3주차 커널 1) Classification
2) Maximal Margin Classifier
3) Soft Margin Classifier
4) Support Vector Machine
5) Kernels
4주차 베이즈 추론 1) 베이즈 추론(1)
2) 베이즈 추론(2)
3) 베이즈 추론(3)
4) 베이지안 네트워크(1)
5) 베이지안 네트워크(2)
5주차 혼합 모델 1) Clustering
2) Mixture of distributions
3) GMM(1)
4) GMM(2)
5) EM algorithm
6주차 마코프 연쇄 1) Markov Chain(1)
2) Markov Chain(2)
3) Markov Chain(3)
4) Hidden Markov Model
5) Markov Decision Process
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
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. 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)

    07week
    (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)

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

    Registration Period

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

    Classes Period

    2022.08.29 ~ 2022.10.09