기계학습
- 건양대학교
- 김한섭
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2025년 2학기
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- 조회수
- 28
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- 강의계획서
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이 교과목은 인공지능 학습을 위한 기초적인 이론인 기계학습 알고리즘의 종류와 동작 원리를 학습하는 것을 목표로 함.
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인공지능 개요
차시별 강의
| 1. | |
인공지능 개요 | 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개략적인 내용에 대해서 소개한다. |  |
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인공지능 개요 | 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개략적인 내용에 대해서 소개한다. |  |
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| 2. | |
CNN에 대한 이해 | 이미지를 처리하고 학습하는 방법에 대한 이해 | |
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| 3. | |
RNN, GAN 에 대한 이해 | 자연언어를 처리하고 학습하는 방법에 대한 이해 (RNN) 새로운 데이터를 생성하기 위한 방법에 대한 이해 (GAN) | |
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RNN, GAN 에 대한 이해 | 자연언어를 처리하고 학습하는 방법에 대한 이해 (RNN) 새로운 데이터를 생성하기 위한 방법에 대한 이해 (GAN) | |
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| 4. | |
지도학습과 비지도학습 | 지도학습과 비지도학습에 대한 이해 | |
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| 5. | |
선형회귀와 경사하강법 | 선형회귀에 대한 이해, 경사하강법에 대한 이해 | |
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| 6. | |
kNN, K-means, 결정트리 | kNN, K-means, 결정트리 알고리즘 이해 | |
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| 7. | |
퍼셉트론 | 퍼셉트론과 XOR 문제에 대해 소개한다. | |
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| 8. | |
활성함수와 역전파 학습 방법 | 이 강의는 활성함수와 역전파 학습 방법에 대해서 소개한다 | |
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| 9. | |
MLP에서 DNN으로 발전 및 문제 해결 방법 1 | 이 강의는 DNN으로 확장되며 발생가능한 문제에 대해서 논의한다 | |
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MLP에서 DNN으로 발전 및 문제 해결 방법 1 | 이 강의는 DNN으로 확장되며 발생가능한 문제에 대해서 논의한다 | |
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| 10. | |
MLP에서 DNN으로 발전 및 문제 해결 방법 2 | 이 강의는 DNN으로 확장되며 발생가능한 문제를 해결하는 방법에 대해서 논의한다 | |
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