비전공자를 위한 머신러닝 기초

금오공과대학교
이헌철

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주제분류

공학 >전기ㆍ전자 >전기전자공학
강의학기

2021년 2학기

조회수

13,033
평점

5/5.0 (2)

강의계획서

본 강의는 머신러닝에 필요한 기본적인 수학적 배경과 프로그래밍에 대한 사전 지식이 없는 비전공자가 머신러닝의 기초를 쉽게 학습할 수 있도록 돕는 강의이다.

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머신러닝 소개

차시별 강의

1.	머신러닝 소개	인공지능/머신러닝/딥러닝에 대한 개념을 소개한다.
	파이썬 소개	파이썬에 대해 소개한다.
	파이썬 설치 및 실행	파이썬 설치 및 실행 방법을 설명한다.
2.	파이썬 변수	파이썬 변수에 대해 설명한다.
	파이썬 데이터형	파이썬 데이터형에 대해 설명한다.
	파이썬 연산자	파이썬 연산자에 대해 설명한다.
3.	파이썬 조건문	파이썬 조건문에 대해 설명한다.
	파이썬 제어문	파이썬 제어문에 대해 설명한다.
	파이썬 함수	파이썬 함수에 대해 설명한다.
4.	파이썬 내장함수	파이썬 내장함수에 대해 설명한다.
	파이썬 리스트	파이썬 리스트에 대해 설명한다.
	파이썬 딕셔너리, 튜플, 세트	파이썬 딕셔너리, 튜플, 세트에 대해 설명한다.
5.	파이썬 모듈	파이썬 모듈에 대해 설명한다.
	파이썬 예외처리	파이썬 예외처리에 대해 설명한다.
	텐서플로우 설치	텐서플로우 설치에 대해 설명한다.
6.	선형 회귀	선형 회귀에 대해 설명한다.
	선형 회귀 (실습1)	선형 회귀 구현 방법에 대해 설명한다.
	선형 회귀 (실습2)	선형 회귀 구현 방법에 대해 설명한다.
7.	다변수 선형 회귀	다변수 선형 회귀에 대해 설명한다.
	로지스틱 회귀	로지스틱 회귀에 대해 설명한다.
	로지스틱 회귀 (실습)	로지스틱 회귀 구현 방법에 대해 설명한다.
8.	다항 분류	다항 분류에 대해 설명한다.
	다항 분류 (실습)	다항 분류 구현 방법에 대해 설명한다.
	머신러닝에서 실용적 이슈들	머신러닝에서 실용적 이슈들에 대해 설명한다.
9.	머신러닝에서 실용적 이슈들 (실습)	머신러닝에서 실용적 이슈들에 대한 해결 방법에 대해 설명한다.
	서포트 벡터 머신	서포트 벡터 머신에 대해 설명한다.
	서포트 벡터 머신 (실습)	서포트 벡터 머신 구현 방법에 대해 설명한다.
10.	신경회로망 소개	신경회로망에 대해 소개한다.
	신경회로망 소개 (실습)	신경회로망 구현 방법에 대해 설명한다.
	오차 역전파법	오차 역전파법에 대해 설명한다.
11.	오차 역전파법 (실습)	오차 역전파법 구현 방법에 대해 설명한다.
	신경회로망 성능 향상	신경회로망 성능 향상 방법에 대해 설명한다.
	신경회로망 성능 향상 (실습)	신경회로망 성능 향상 방법 구현 방법에 대해 설명한다.
12.	컨볼루션 신경회로망	컨볼루션 신경회로망에 대해 설명한다.
	컨볼루션 신경회로망 (실습)	컨볼루션 신경회로망 구현 방법에 대해 설명한다.
	컨볼루션 신경회로망 사례 연구	컨볼루션 신경회로망 사례 연구에 대해 설명한다.
13.	컨볼루션 신경회로망 사례 연구 (실습)	컨볼루션 신경회로망 사례 연구 구현 방법에 대해 설명한다.
	순환신경망	순환신경망에 대해 설명한다.
	순환신경망 (실습)	순환신경망 구현 방법에 대해 설명한다.