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    • 인공지능 수학

      고등학생과 일반인이 인공지능을 이해하는데 필요한 입문, 기초수준의 수학내용을 학습하고 코드 및 알고리즘을 이용하여 실습한다. 나아가 활용, 고급수준의 데이터 활용 및 분석 기법을 이용하여 실제 인공지능에서 자주 사용되는 알고리즘을 실습한다.

      총 주차 56 강좌 수 4
    강좌소개
    강의소개 - Course Description
    본 강좌를 통해 고등학생과 일반인들이 인공지능을 이해하는데 필요한 수학(입문)의 내용을 학습하고 코드를 활용하여 실습해본다.

     

    강의구성 - Configuration
    * 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가
    * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

    [인공지능 수학 입문 맛보기 강의]

     

    강의일정-Syllabus

     

    강의 일정
    주차주차명차시명
    1주차함수의 그래프와 방정식의 해1) 강좌 소개
    2) 함수의 그래프와 방정식의 해 예습 및 실습
    3) 수학과 코딩!
    4) 함수와 그래프, 다항함수, 유리함수
    5) 삼각함수, 지수함수, 로그함수
    6) 방정식의 해
    7) 함수의 그래프와 방정식의 해 복습
    2주차데이터와 행렬1) 데이터와 행렬 예습 및 실습
    2) 인공지능이란?
    3) 벡터
    4) 행렬과 텐서
    5) 행렬의 연산법칙
    6) 특수행렬과 역행렬
    7) 데이터와 행렬 복습
    3주차데이터의 분류1) 데이터의 분류 예습 및 실습
    2) 데이터의 유사도, 거리
    3) 노름과 유사도
    4) 냇적, 사잇각
    5) 코사인 유사도
    6) 데이터의 분류 복습
    4주차선형연립 방정식1) 선형연립방정식 예습 및 실습
    2) 행렬과 연립방정식
    3) 선형연립방정식
    4) 첨가행렬
    5) 가우스 소거법
    6) 연립방정식의 해집합
    7) 선형연립방정식 복습
    5주차최소제곱문제1) 최소제곱문제 예습 및 실습
    2) 최소제곱법
    3) 최소제곱법 실습
    4) 선형대수학 참고자료
    5) 최소제곱문제 복습
    6주차극한과 도함수1) 극한과 도함수 예습 및 실습
    2) 함수의 극한
    3) 도함수
    4) 선형근사법
    5) 테일러 전개
    6) 극한과 도함수 복습
    7주차미분방정식, 미적분학 복습1) 미분방정식, 미적분학 예습 및 실습
    2) 극대, 극소, 최대, 최소
    3) 면적 구하기
    4) 미분방정식과 벡터장
    5) [부록] 미적분학 공식
    6) 미분방정식, 미적분학 복습
    중간중간 평가중간 평가
    8주차경사하강법1) 경사하강법 예습 및 실습
    2) 경사하강법(Gradient Descent Method)
    3) 경사하강법 알고리즘 설명
    4) 미적분학의 상호연관성, 부록
    5) 경사하강법 복습
    9주차 순열, 조합1) 순열, 조합 예습 및 실습
    2) 수열
    3) 데이터를 다루는 '통계'
    4) 순열, 조합
    5) 순열, 조합 복습
    10주차확률과 확률변수1) 확률과 확률변수 예습 및 실습
    2) 알파고의 승리 비결 '확률'
    3) 확률변수
    4) 확률밀도함수
    5) 확률과 확률변수 복습
    11주차확률분포1) 확률분포 예습 및 실습
    2) 이산확률분포 1
    3) 이산확률분포 2
    4) 연속확률분포 1
    5) 연속확률분포 2
    6) 확률분포 복습
    12주차주성분 분석1) 주성분 분석 예습 및 실습
    2) 차원 축소
    3) 주성분 분석
    4) 주성분 분석 사례
    5) 주성분 분석과 선형회귀
    6) 주성분 분석 복습
    13주차네트워크와 행렬1) 네트워크와 행렬 예습 및 실습
    2) 네트워크로 신경망 구성하기
    3) 행렬로 연결 관계 분석하기
    4) "선형대수학과 구글(Google) 검색엔진" - 페이지랭크 알고리즘
    5) 네트워크와 행렬 복습
    14주차인공신경망1) 인공신경망 예습 및 실습
    2) 신경망 (Neural Network)
    3) 인공신경망 (Artificial Neural Network)
    4) 오차역전파법
    5) 인공신경망 복습
    기말기말평가기말평가
    * 평가점수 및 이수증 발급기준
    평가점수 및 이수증 발급기준
    구분 퀴즈/과제평가(중간)평가(기말)합계
    점수50점25점25점100점
    이수기준 : 총점 70점 이상


    [성균관대학교 K-MOOC 홍보영상]
    교수소개-Professor
    이상구 교수 사진이상구 교수

    [프로필]
    미국 유타주립대학교, PhD (이학박사)
    現 성균관대학교 자연대 학장
    現 성균관대학교 수학과 정교수
    前 한국수학교육학회 회장
    前 국제 선형대수학회 교육위원
    TA소개-Teaching Assistant
    박경은 튜터 사진

    [수업지원]

     박경은 튜터
    성균관대학교 수학교육과 겸임교수
    E-mail : postmedu@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

    진채은 직원 사진

    [기술지원]

    진채은 직원
    성균관대학교 교무처 교육개발센터
    E-mail : wlsco97@skku.edu

     

    미리보기

    분야 자연 (수학 · 물리 · 천문 · 지리)

    난이도 교양

    운영기관 성균관대학교

    이수증 미발급

    주차 18 주

    학습인정시간 32시간 00분 (09시간 04분)

    수강신청기간 23.08.21 ~ 23.12.02

    강좌운영기간 23.08.28 ~ 23.12.04

    전화번호 031-290-5245

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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