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인공지능 수학 활용 (Applications of Mathematics for AI) 종료(청강) 이수증
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인공지능 수학 활용 (Applications of Mathematics for AI)
참여기관 목록
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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

파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 텐서플로우 (Tensorflow)와 케라스 (Keras)를 활용하여 인공지능과 데이터 분석에서 자주 사용되는 데이터 활용 기법 및 알고리즘을 구글 코랩 (Google Colab)환경에서 실습한다.

* 구성: 총 6강 + 퀴즈/과제 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음
[인공지능 수학 활용 맛보기 강의]

강의 일정 주차 주차명 차시명 1주차 데이터 활용의 실제 1) Google Colab Tutorial
2) Google Colab, 데이터 읽기 실습
3) 데이터 분석 및 쓰기 실습
4) Tensorflow / Keras 실습
5) 심장마비데이터 데이터를 이용한 예측 실습2주차 데이터 시각화 1) Dimensionality Reduction 이론
2) Principal Component Analysis 이론
3) Principal Component Analysis 실습(1)
4) Principal Component Analysis 실습(2)
5) tSNE 실습3주차 선형회귀 1) Linear Regression 이론
2) Overfitting, Generalization 이론
3) Simple Linear Regression 실습
4) Multiple Linear Regression 실습
5) Polynomial Linear Regression 실습4주차 로지스틱 회귀 1) Logistic Regression 이론(1)
2) Logistic Regression 이론(2)
3) Logistic Regression 실습(1)
4) Logistic Regression 실습(2)
5) Logistic Regression 실습(3)5주차 데이터 숫자인식 실습 1) CNN 이론(1)
2) CNN 이론(2)
3) CNN 모델 구현 실습(1)
4) CNN 모델 구현 실습(2)
5) CNN 모델 구현 실습(3)6주차 데이터 감정분석 실습 1) RNN 이론(1)
2) RNN 이론(2)
3) RNN을 통한 감정분석 실습(1)
4) RNN을 통한 감정분석 실습(2)
5) RNN을 통한 감정분석 실습(3)기말 기말평가 기말평가
* 평가점수 및 이수증 발급기준이수기준 : 총점 70점 이상
평가점수 및 이수증 발급기준 구분 퀴즈 과제 평가(기말) 합계 횟수(점수가중치) 6(40%) 1(30%) 1(30%) 100%

박진영 교수
[프로필]
KAIST, Ph.D.
現 성균관대학교, 소프트웨어대학, 조교수
前 United Nations Pulse Lab, Junior Data Scientist
前 Microsoft Research, Research Intern

[수업지원]
김택현 튜터
성균관대학교 인공지능학과 석박사통합과정(HLI LAB)
E-mail : treecko.kth@g.skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)
[기술지원]
진채은 직원
성균관대학교 교무처 교육개발센터
E-mail : wlsco97@skku.edu
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