인공지능
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >소프트웨어공학
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- 강의학기
- 2017년2학기
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- 조회수
- 17,290
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- 평점
- 4/5.0 (6)
- 강의계획서
- 강의계획서
본 강의에서는 인공지능의 핵심 분야인 기계학습 (Machine Learning)의 기본 개념을 공부한다. 퍼셉트론, 뉴럴 네트워크, 로지스틱 회귀, SVM, 커널화, decision tree, k-NN, PCA, clustering 등 기초적인 기계학습 기법의 개념적 이해와, Python 언어를 사용하여 어떻게 이러한 기계학습 기법을 적용할 수 있는가를 이해하는데에 과목의 초점을 맞춘다. 기계학습을 이미지와 감성 분석 문제에 적용하는 연습도 병행한다.
차시별 강의
| 1. | |
분류 체계를 위한 교육용 기계 학습 알고리즘 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 2. | |
퍼셉트론 알고리즘 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 3. | |
퍼셉트론 알고리즘 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 4. | |
퍼셉트론에 대한 논의 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 5. | |
scikit-learn 을 이용한 기계 학습 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 6. | |
로지스틱 회귀 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 7. | |
서포트 벡터 머신을 통한 최대 마진 분류 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 8. | |
의사 결정 트리 구축 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 9. | |
좋은 교육 세트 구축- 데이터 전처리 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 10. | |
데이터 전처리 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 11. | |
치수 감소를 통한 데이터 압축 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 12. | |
주성분분석 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 13. | |
모델 평가 및 하이퍼 파라미터 튜닝에 대한 모범 사례 학습 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 14. | |
다양한 앙상블 학습용 모델 결합 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
| 15. | |
앙상블 학습 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | |
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감성 분석에 기계 학습 적용 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | ||
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감성 분석, 회귀 분석 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | ||
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회귀 분석을 통한 연속 목표 변수 예측 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | ||
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회귀 분석 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | ||
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레이블 없는 데이터 클러스터 분석 작업 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | ||
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이미지 인식을 위한 인공 신경망 학습 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. | ||
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이미지 인식을 위한 인공 신경망 학습 | ※교수자 및 학교(기관)의 사정으로 인해 서비스 중지된 차시입니다. |
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