머신러닝

한동대학교
최희열

페이스북 트위터 카카오톡 네이버밴드 링크복사

주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보과학
강의학기

2018년 2학기

조회수

29,823
평점

5/5.0 (2)

강의계획서

AI 의 역사와 머신러닝의 여러 개념들을 소개하고 딥러닝의 기초적인 부분까지 포함한다.

수강안내 및 수강신청
※ 수강확인증 발급을 위해서는 수강신청이 필요합니다

Decision Theory_part 1

차시별 강의

1.	강의소개/인공지능 소개	강의 소개 및 인공지능 소개
2.	선형대수 리뷰	머신러닝을 위한 선형대수 리뷰
3.	확률통계 리뷰	머신러닝을 위한 확률통계 리뷰
4.	Decision Theory	classification 관련 decision theory
	Decision Theory_part 1	classification 관련 decision theory
	Decision Theory_part 2	classification 관련 decision theory
	Decision Theory_part 3	classification 관련 decision theory
	Decision Theory_disc_func.	classification 관련 decision theory
5.	Information Theory	Information Theory
	Information Theory	Information Theory
6.	분류	분류알고리즘(kNN, Naïve Bayes Classifier, decision tree, rnadom forest, ensemble learning 등)
	분류_kde_knn	분류알고리즘(kNN, Naïve Bayes Classifier, decision tree, rnadom forest, ensemble learning 등)
	분류_NB_DT_part1	분류알고리즘(kNN, Naïve Bayes Classifier, decision tree, rnadom forest, ensemble learning 등)
	분류_NB_DT_part2	분류알고리즘(kNN, Naïve Bayes Classifier, decision tree, rnadom forest, ensemble learning 등)
7.	Clustering	kMeans, mixture of Gaussian, expectation maximization
	Clustering_kMeans	kMeans, mixture of Gaussian, expectation maximization
	Clustering_MoG_EM_part1	kMeans, mixture of Gaussian, expectation maximization
	Clustering_MoG_EM_part2	kMeans, mixture of Gaussian, expectation maximization
8.	Kernel Machines_PCA_MDS_part1	kernel machines (PCA, MDS, LDA)
	Kernel Machines_PCA_MDS_part2	kernel machines (PCA, MDS, LDA)
	Kernel Machines_KPCA_Manifold	kernel machines (PCA, MDS, LDA)
	Kernel Machines_LDA_ICA	kernel machines (kernel PCA, kernel LDA ICA)
9.	Kernel Machines	kernel machines (kernel PCA, kernel LDA ICA)
10.	추천시스템	recommendation systems (content based and collaborative filtering) and matrix factorizations (non-negative matrix factorization, Cholesky decomposition)
	추천시스템_CB_CF	recommendation systems (content based and collaborative filtering) and matrix factorizations (non-negative matrix factorization, Cholesky decomposition)
	추천시스템_MF_part1	recommendation systems (content based and collaborative filtering) and matrix factorizations (non-negative matrix factorization, Cholesky decomposition)
	추천시스템_MF_part2	recommendation systems (content based and collaborative filtering) and matrix factorizations (non-negative matrix factorization, Cholesky decomposition)
11.	회귀	회귀분석 모델과 regularization (Ridge regression, Lasso regression)
	회귀_ML_regularization	회귀분석 모델과 regularization (Ridge regression, Lasso regression)
	회귀_RBFN	회귀분석 모델과 regularization (Ridge regression, Lasso regression)
12.	신경망	신경망의 역사와 학습 알고리즘
	신경망	신경망의 역사와 학습 알고리즘
13.	최적화	최적화(gradient descent, Networn method, Trust-region)
	최적화_gradient	최적화(gradient descent, Networn method, Trust-region)
	최적화_Newto	최적화(gradient descent, Networn method, Trust-region)
14.	최적화/딥러닝	Optimization (Natural gradient 와 다른 최적화 관련 이슈들)/딥러닝 소개
	최적화/딥러닝_NG_part1	Optimization (Natural gradient 와 다른 최적화 관련 이슈들)/딥러닝 소개
	최적화/딥러닝_NG_part2	Optimization (Natural gradient 와 다른 최적화 관련 이슈들)/딥러닝 소개
15.	딥러닝/순환신경망	딥러닝(representation learning)/RNNs(알고리즘 및 응용)