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    강좌소개

    강의소개

    데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기술로 웹 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 여러 응용에 활용되어 왔다. 본 강좌에서는 데이터 마이닝에 대한 기본 개념 및 관련 이론을 학습한다.

      학습목표

    •  데이터 마이닝에 대한 개념을 설명할 수 있다.
    •  데이터 마이닝의 주요 알고리즘과 이론을 설명할 수 있다. (빈발 아이템 찾기, 링크 분석, 추천 시스템 등)

     

    교수소개

    강유 교수 – 서울대학교 컴퓨터공학부  

      학력

    •  B.S. in Computer Engineering, Seoul National University(2003)
    •  M.S. in Information Technology, Carnegie Mellon University(2009)
    •  Ph.D. in Computer Science, Carnegie Mellon University(2012)

      주요경력

    •  2012.7 – 2012.12: Postdoctoral Fellow, Carnegie Mellon University
    •  2013 – 2015.8: KAIST 전산학부 조교수
    •  2015.9 – 현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 부교수

      연구분야

    •  기계학습
    •  딥러닝
    •  빅데이터
    •  데이터 마이닝
     

    강의구성

      총 9주차

     •  강의계획표(Syllabus)

    강좌 계획표
    주차 개설일학습목표학습내용평가
    1주차 일시 공개빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다.빈발 아이템 찾기 1 
    2주차일시 공개효율적인 association mining 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다.빈발 아이템 찾기 2퀴즈
    3주차일시 공개링크 분석의 주요 기법인 PageRank 기반 기법을 설명할 수 있다.링크 분석 1 
    4주차일시 공개악성 스팸 공격에 대항하는 TrustRank 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다.링크 분석 2퀴즈
    5주차일시 공개빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다.링크 분석 3 
    6주차일시 공개콘텐츠 기반, CF 기반 추천 기법을 설명할 수 있다.추천 시스템 1퀴즈
    7주차일시 공개행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다.추천 시스템 2 
    8주차일시 공개행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다.추천 시스템 3퀴즈
    9주차(평가)8주차 공개 기말고사(~ 종강일까지) 기말고사

      평가 비율  및 이수증 발급 기준

    퀴즈기말고사
    50%50%

    60점 충족 시 이수증 발부

      교재

    •  교재는 학습자료로 제공
         ※학습자료는 다운로드 가능

       강좌 소개 영상 

     

    운영방식

      수강신청 기간

    •  2026년 2월 17일(화) ~ 4월 21일(화)

      운영 기간

    •  2026년 3월 3일(화) ~ 4월 28일(화)

      개설 방식

    •  강의영상, 학습자료: 일시 공개 
    •  퀴즈, 토론, 평가: 매주 순차 공개(단, 기말고사는 예외)

     

    조교소개

      운영조교: 박가현(공과대학 컴퓨터공학부)

      메일 주소 : kahyun.park@snu.ac.kr

    미리보기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 서울대학교

    이수증 발급

    주차 9 주

    학습인정시간 6시간 41분 (04시간 33분)

    수강신청기간 26.02.17 ~ 26.04.21

    강좌운영기간 26.03.03 ~ 26.04.28

    전화번호 02-880-5385

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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