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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    -기계학습(machinelearning)의기본원리를이해할수 있다.
    - 기계학습 이론을 실습으로 구현할 수 있다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

    강의계획서

    주차

    주차명(주제)

    주차별 학습목표

    차시

    학습내용

    1

    개론

    기계학습의 개념을 습득할 수 있다

    1-1

    기계학습

    1-2

    기초수학

    2

    구현역량준비

    실습환경을 구축하고 배열계산을 할 수 있다

    2-1

    파이썬, 구글로래버러토리

    2-2

    넘파이를 이용한 대규모 배열계산

    3

    선형회귀1

    선형회귀를 이해할 수 있다

    3-1

    선형회귀 모델

    3-2

    선형회귀 실습

    4

    선형회귀2

    선형회귀를 구현할 수 있다

    4-1

    단변량 선형회귀

    4-2

    선형회귀 실습

    5

    분류와 군집화

    분류와 군집화 이해하고 설명할 수 있다

    5-1

    K-NN분류기

    5-2

    군집화 모델

    6

    기계학습모델1

    기계학습 모델을 이해하고 설명할 수 있다

    6-1

    다항회귀

    6-2

    결정트리

    7

    기계학습모델2

    SVM를이해하고 활용할 수 있다

    7-1

    SVM(서포트벡터머신)

    7-2

    SVM활용프로젝트

    8

    중간평가

    9

    인공신경망

    기초

    인공신경망을 이해할 수 있다.

    9-1

    퍼셉트론

    9-2

    다층 퍼셉트론

    10

    고급신경망

    딥러닝을 이해할 수 있다

    10-1

    딥러닝 소개

    10-2

    Keras로구현

    11

    합성곱

    신경망

    합성곱 신경망(CNN)을 이해할 수 있다

    11-1

    합성곱 신경망 소개

    11-2

    합성곱 신경망 활용

    12

    차원축소

    차원 축소를 이해할 수 있다

    12-1

    주성분 분석(PCA)

    12-2

    매니폴드 학습

    13

    오토인코더

    오토인코더를 이해할 수 있다

    13-1

    잠재표현

    13-2

    오토 인코더

    14

    AI의 미래

    인공지능의 현재와 미래에 대해 알 수 있다.

    14-1

    YOLO,어텐션

    14-2

    GPT-3,GAN

    15

    기말고사

     

    강좌운영팀 소개

    교수자

    황영섭 professor
    황영섭 교수
    현) 선문대학교 컴퓨터공학부 교수

    POSTECH 컴퓨터공학 박사
    E-mail: young@sunmoon.ac.kr

    강좌지원팀

    조교
    조교

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보
    과제명퀴즈토론중간고사기말고사
    반영비율%%50%50%

    ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    강좌 수준 및 선수요건

    이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.

    교재 및 참고문헌

    이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

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    미리보기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 선문대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 15시간 00분 (09시간 57분)

    수강신청기간 23.08.01 ~ 23.12.14

    강좌운영기간 23.08.31 ~ 23.12.13

    전화번호 041-530-8618

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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