실제 인공지능과 데이터분석에서 자주 사용되는 몇 가지 기법에 적용된 고급 수학 이론을 이해하고 활용한다. * 구성: 총 6강 + 퀴즈/과제 + 기말평가 * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음[인공지능 수학 입문 맛보기 강의] 강의 일정주차주차명차시명1주차행렬분해1) Data Representation 2) Matrix Decomposition 3) SVD Application 4) NMF 5) NMF Application 2주차최적화1) Loss Function2) Optimization using GD3) SGD4) Convex Optimization(1) 5) Convex Optimization(2)3주차커널1) Classification2) Maximal Margin Classifier3) Soft Margin Classifier4) Support Vector Machine5) Kernels4주차베이즈 추론1) 베이즈 추론(1)2) 베이즈 추론(2)3) 베이즈 추론(3)4) 베이지안 네트워크(1)5) 베이지안 네트워크(2)5주차혼합 모델1) Clustering2) Mixture of distributions3) GMM(1)4) GMM(2)5) EM algorithm 6주차마코프 연쇄1) Markov Chain(1)2) Markov Chain(2)3) Markov Chain(3)4) Hidden Markov Model5) Markov Decision Process기말기말평가기말평가* 평가점수 및 이수증 발급기준평가점수 및 이수증 발급기준구분 퀴즈과제평가(기말)합계횟수(점수가중치)6(40%)1(30%)1(30%)100% 이수기준 : 총점 70점 이상박진영 교수[프로필]KAIST, Ph.D.現 성균관대학교, 소프트웨어대학, 조교수前 United Nations Pulse Lab, Junior Data Scientist前 Microsoft Research, Research Intern[수업지원]김택현 튜터성균관...