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
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