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      Related Series Course
      • Mathematics for AI

        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.

        Total Weeks 56 Courses 4
      Course Introduction
      강의소개 - Course Description
      본 강좌를 통해 인공지능을 이해하는데 필요한 수학(기초) 및 기본 알고리즘을 자세히 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 기초 맛보기 강의]

       

      강의일정-Syllabus

       

      강의 일정
      주차주차명차시명
      1주차벡터1) 강좌 소개
      2) 벡터 예습 및 실습
      3) Big Picture
      4) 벡터
      5) 내적
      6) 정사영
      7) 벡터 복습
      2주차선형연립방정식1) 선형연립방정식 예습 및 실습
      2) 선형연립방정식
      3) Gauss 소거법과 Gauss-Jordan 소거법
      4) 선형연립방정식 복습
      3주차행렬과 행렬식1) 행렬과 행렬식 예습 및 실습
      2) 행렬 연산
      3) 역행렬
      4) 기본행렬
      5) 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬
      6) 행렬식
      7) 행렬과 행렬식 복습
      4주차일차독립과 기저 및 차원1) 일차독립과 기저 및 차원 예습 및 실습
      2) 일차독립
      3) 기저와 차원
      4) 정사영과 최소제곱해
      5) 일차독립과 기저 및 차원 복습
      5주차선형변환1) 선형변환 예습 및 실습
      2) 선형변환
      3) 표준행렬
      4) 핵과 치역
      5) 선형변환 복습
      6주차고윳값, 고유벡터, 대각화1) 고윳값, 고유벡터, 대각화 예습 및 실습
      2) 고윳값과 고유벡터
      3) 닮음 행렬과 행렬의 대각화
      4) 직교 대각화
      5) 고윳값, 고유벡터, 대각화 복습
      7주차SVD(특잇값 분해), 이차형식1) SVD(특잇값 분해), 이차형식 예습 및 실습
      2) 특잇값 분해(SVD)
      3) 일반화된 역행렬
      4) 이차형식
      5) SVD(특잇값 분해), 이차형식 복습
      중간중간 평가중간 평가
      8주차일변수 함수와 미적분1) 일변수 함수와 미적분 예습 및 실습
      2) 함수
      3) 극한
      4) 도함수와 미분
      5) 미분의 응용
      6) 적분
      7) 일변수 함수와 미적분 복습
      9주차다변수 함수와 미적분(극대, 극소)1) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 예습 및 실습
      2) 벡터와 공간 기하
      3) 벡터함수
      4) 편도함수와 그래디언트
      5) 함수의 극대, 극소
      6) 경사하강법(gradient descent method)
      7) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 복습
      10주차순열, 조합, 확률1) 순열, 조합, 확률 예습 및 실습
      2) 통계학
      3) 용어 소개
      4) 순열, 조합
      5) 확률
      6) 베이즈 정리
      7) 순열, 조합, 확률 복습
      11주차확률변수1) 확률변수 예습 및 실습
      2) 확률변수
      3) 기댓값
      4) 분산과 표준편차
      5) 확률변수 복습
      12주차확률분포1) 확률분포 예습 및 실습
      2) 이산확률분포
      3) 연속확률분포
      4) 결합확률분포, 공분산과 상관계수
      5) 확률분포 복습
      13주차주성분 분석1) 주성분 분석 예습 및 실습
      2) PCA 개관과 PC의 유도
      3) PC 스코어
      4) PCA 예제
      5) 주성분 분석 복습
      14주차인공신경망1) 인공신경망 예습 및 실습
      2) 인공신경망(ANN)
      3) 오차 역전파법(Back propagation)
      4) MNIST 사례
      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 대한수학회 부회장
      前 BK21 수학적모델링사업단 단장
      前 국제 선형대수학회 교육위원
      TA소개-Teaching Assistant
      박경은 튜터 사진

      [수업지원]

       박경 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

       

      Preview

      Field Natural (Mathematics, Physics, Astronomy & Geography)

      Difficulty -

      Operating Institute SUNGKYUNKWAN UNIVERSITY

      Certificate Unissued

      Week 18 Week

      Learning recognition time 32Hour 00Minute (08Hour 47Minute)

      Course Registration Period 23.08.21 ~ 23.12.02

      Course Duration 23.08.28 ~ 23.12.04

      Phone Number 031-290-5245

      Subtitle language -

      Course language 한국어(ko)

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