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    강좌소개

    ■ 강좌 소개

    영화 ‘아이언맨’의 똑똑한 인공지능 개인비서 ‘자비스’, 언제쯤 가능할까요? 오혜연 교수가 인공지능 및 기계학습에 대한 기초적인 이론지식을 기반으로 컴퓨터에게 지능을 부여하는 방법을 이해하고, 실습을 통해 이를 구현하는 능력을 배울 수 있는 강좌를 개설합니다.

    ■ 과목 진행 방식

    본 과목은 7주차 과목으로 진행됩니다. 1주는 30분 내외의 비디오 약 4편으로 구성되어 있습니다.

    매주 퀴즈를 통해 한 주 동안 배운 것들을 복습하게 됩니다.

    ■ 담당 교수

    Course Staff Image #1

    KAIST 오혜연 교수

    • MIT 전산학 박사

    • 자연어 정보 처리 및 사용자 이해에 관한 연구 수행

    ■ 강의 내용

    주차 학습 목차 주제
    1 인공지능 및 기계학습 개요 • 인공지능 및 기계학습 개요
    1 확률론 및 나이브 베이즈
    (Probability and Naive Bayes)
    • 확률론 복습 (Probability)
    • 의학 진단 예제 (Example: Medical Diagnosis)
    • 나이브 베이즈 (Naive Bayes)
    2 서포트 벡터 머신
    (Support Vector Machines)
    • 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 개론
    • 선형 서포트 벡터 머신 (Linear SVM)
    • 커널 서포트 벡터 머신 (Kernel SVM)
    3 결정 트리
    (Decision Trees)
    • 결정 트리 (Decision Trees)
    • 랜덤 포레스트 (Random Forest)
    4 신경망 모델
    (Neural Networks)
    • 인공 뉴런 (Artificial Neuron)
    • 다층 뉴럴 네트워크 (Multilayer Neural Network)
    • 경험적 위험 최소화 (Empirical Risk Minimization)
    • 손실 함수 (Loss Function)
    • 은닉층 그래디언트 (Hidden Layer Gradient)
    5 딥러닝과 응용
    (Deep Learning and Applications)
    • 딥 러닝 소개 (Introduction to Deep Learning)
    • 제한적 볼츠만 기계 (Restricted Boltzmann Machine)
    • 오토인코더 (Autoencoder)
    • 딥 뉴럴 네트워크 정규화 (Deep Neural Network Regularization)
    6 강좌 종합 정리 • 강좌 종합 정리

    • 문의사항

    kmooc@kaist.ac.kr

    미리보기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 한국과학기술원

    이수증 미발급

    주차 6 주

    학습인정시간 9시간 00분 (07시간 14분)

    수강신청기간 17.11.30 ~ 18.02.24

    강좌운영기간 18.01.01 ~ 18.02.25

    전화번호 042-350-6061

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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