링크 : http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KAISTk+KCS470+2017_K0201/about



■ 강좌 소개 (2017.5.8~2017.6.30)

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.
언어 : 한글(한글자막, 영어자막)

■ 담당 교수 : 오혜연 교수

• MIT 전산학 박사 • 자연어 정보 처리 및 사용자 이해에 관한 연구 수행

■ 강의 내용


주차학습 목차주제
1인공지능 및 기계학습 개요• 인공지능 및 기계학습 개요
1확률론 및 나이브 베이즈
(Probability and Naive Bayes)
• 확률론 (Probability)
• 의학 진단 예제 (Example: Medical Diagnosis)
• 나이브 베이즈 (Naive Bayes)
2서포트 벡터 머신
(Support Vector Machines)
• 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 개론
• 선형 서포트 벡터 머신 (Linear SVM)
• 커널 서포트 벡터 머신 (Kernel SVM)
3결정 트리
(Decision Trees)
• 결정 트리 (Decision Trees)
• 랜덤 포레스트 (Random Forest)
4신경망 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)
5딥러닝과 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)
6강좌 종합 정리

• 강좌 종합 정리



Posted by sbahn

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