-
- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
-
- 강의학기
- 2016년 1학기
-
- 조회수
- 156,830
-
- 평점
- 4.1/5.0 (11)
- 강의계획서
- 강의계획서
인공지능의 기본 개념을 살펴보고, 탐색과 최적화 기법, 지식표현의 다양한 방법과 추론 기법, 딥러닝을 비롯한 기계학습 방법, 계획수립 방법을 다룬다.
- 수강안내 및 수강신청
- ※ 수강확인증 발급을 위해서는 수강신청이 필요합니다
차시별 강의
| 1. | ![]() |
인공지능 소개 | 인공지능의 정의, 역사, 요소기술 분야, 주요 응용분야, 최근 동향, 인공지능의 윤리, 인공지능의 특이점에 대해서 소개한다. | |
![]() |
인공지능 소개 | 인공지능의 정의, 역사, 요소기술 분야, 주요 응용분야, 최근 동향, 인공지능의 윤리, 인공지능의 특이점에 대해서 소개한다. | ![]() |
|
| 2. | ![]() |
탐색과 최적화 I | 상태공간, 맹목적 탐색, 정보이용탐색, 게임탐색, AlphaGo에서의 탐색 기법을 소개한다. | |
![]() |
탐색과 최적화 I | 상태공간, 맹목적 탐색, 정보이용탐색, 게임탐색, AlphaGo에서의 탐색 기법을 소개한다. | ![]() |
|
| 3. | ![]() |
탐색과 최적화 II | 제약조건 만족문제, 조합 최적화(유전 알고리즘, 메타 휴리스틱), 함수 최적화(제약조건 최적화, 라그랑주 함수, 회귀문제, 최대경사법)에 대해서 소개한다. | |
![]() |
탐색과 최적화 II | 제약조건 만족문제, 조합 최적화(유전 알고리즘, 메타 휴리스틱), 함수 최적화(제약조건 최적화, 라그랑주 함수, 회귀문제, 최대경사법)에 대해서 소개한다. | ![]() |
|
| 4. | ![]() |
지식표현 및 추론 I | 지식표현, 규칙, 프레임, 명제 논리 등에 대해서 다른다. | |
![]() |
지식표현 및 추론 I | 지식표현, 규칙, 프레임, 명제 논리 등에 대해서 다른다. | ![]() |
|
| 5. | ![]() |
지식표현 및 추론 II | 술어논리와 추론, 의미망, 스크립트, 온톨로지, RDF, 시맥틱 웹에 대해서 다룬다. | |
![]() |
지식표현 및 추론 II | 술어논리와 추론, 의미망, 스크립트, 온톨로지, RDF, 시맥틱 웹에 대해서 다룬다. | ![]() |
|
| 6. | ![]() |
지식표현 및 추론 III | 불확실한 지식표현 방법으로 확신도, 확률기반 지식표현, 퍼지이론에 대해서 다룬다. | |
![]() |
지식표현 및 추론 III | 불확실한 지식표현 방법으로 확신도, 확률기반 지식표현, 퍼지이론에 대해서 다룬다. | ![]() |
|
| 7. | ![]() |
지식표현 및 추론 IV | 확률그래프 모델, 함수기반 지식표현, 규칙기반 시스템 등에 대해서 다른다. | |
![]() |
지식표현 및 추론 IV | 확률그래프 모델, 함수기반 지식표현, 규칙기반 시스템 등에 대해서 다른다. | ![]() |
|
| 8. | ![]() |
기계학습 I | 기계학습의 개념, 기계학습이 종류(지도학습, 비지도학습, 강화학습, 반지도학습)에 대해서 다루느다 | |
![]() |
기계학습 I | 기계학습의 개념, 기계학습이 종류(지도학습, 비지도학습, 강화학습, 반지도학습)에 대해서 다루느다 | ![]() |
|
| 9. | ![]() |
기계학습 II | 결정트리, 앙상블 분류기, k-근접이웃알고리즘, 군집화 알고리즘, 단순 베이즈 분류기 | |
![]() |
기계학습 II | 결정트리, 앙상블 분류기, k-근접이웃알고리즘, 군집화 알고리즘, 단순 베이즈 분류기 | ![]() |
|
| 10. | ![]() |
기계학습 III | 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 등의 신경망과 학습알고리즘을 소개하고, 딥러닝 방법에 대해서 소개한다. | |
![]() |
기계학습 III | 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 등의 신경망과 학습알고리즘을 소개하고, 딥러닝 방법에 대해서 소개한다. | ![]() |
|
| 11. | ![]() |
기계학습 IV | 서포트벡터 마신(SVM)의 원리 및 알고리즘에 대해서 학습한다. | |
![]() |
기계학습 IV | 서포트벡터 마신(SVM)의 원리 및 알고리즘에 대해서 학습한다. | ![]() |
|
| 12. | ![]() |
강화학습 | 강화학습의 개념과 대표적인 강화학습 알고리즘에 대해서 소개한다. | |
![]() |
강화학습 | 강화학습의 개념과 대표적인 강화학습 알고리즘에 대해서 소개한다. | ![]() |
|
| 13. | ![]() |
계획수립 | 계획수립의 개념, 계획수립 문제의 형태, 계획수립언어, 고전적 계획수립 기법 등에 대해서 소개한다. | |
![]() |
계획수립 | 계획수립의 개념, 계획수립 문제의 형태, 계획수립언어, 고전적 계획수립 기법 등에 대해서 소개한다. | ![]() |
연관 자료











