[온라인][한국과학기술원] 인공지능과 기계학습

4월, 과학의 달

K-MOOC (케이무크)

제한없음

K-MOOC (케이무크)

K-MOOC (케이무크)

02-3780-9909

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KAISTk+KCS470+2017_K0203/about

서울특별시 중구 청계천로 14

관심 프로그램

개요

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.

 

▶ 강좌 운영 기간

[청강가능] 상시 수강

 

▶ 학습인정시간 (총 동영상시간)

09시간 00분 (07시간 14분)

 

▶ 강의 구성

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

 

▶ 운영기관   

오혜연 교수 (한국과학기술원 전자전산학부 전산학)

 

▶ 문의

K-MOOC (케이무크)

서울특별시 중구 청계천로 14

○ TEL : 02-3780-9909

○ EMAIL : info_kmooc@nile.or.kr (서비스 이용 문의)

○ SITE : http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KAISTk+KCS470+2017_K0203/about


: 인공지능과 기계학습

소감태그 참여결과
소감태그별 랭킹
잠시 기다려 주시길 바랍니다.