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"사고와 표현" 이수 과목

과학과 기술 글쓰기 또는 글쓰기의 기초 중 1과목

과학과 기술 글쓰기

"사고와 표현" 이수 권장학년/학기

1학년2학기

2학년2학기

"사회성 교과목군" 이수 권장학년/학기

명칭

국문

기계학습 기초 및 전기정보 응용

학점-강의시간-실습시간

영문

Machine Learning Fundamentals and

Applications in Electrical and Computer Engineering

3-3-0

학과(부)(전공)

전기・정보공학부

과정 및 학년

학사

(4학년)

개설주기

매년

교과구분

전선

개설학기

2학기

성적부여

A~F

본 강좌는 전기정보공학부 및 관련 분야 수강생을 대상으로 하는 학부 교과목으로 인공지능 분야의 핵심이 되는 기계학습의 개념 및 응용을 소개하고, 주요 기계학습 알고리즘 및 모델들에 대해 학습한다. 과제 및 프로젝트를 통해 최신 기계학습 기법의 심층적 이해와 실제 구현 기회를 부여한다. 주요 내용으로는 지도학습, 비지도학습, 선형회귀, Logistic 회귀, Random Forests, 군집 알고리즘, Support Vector Machine, 인공신경망, 은닉 마르코프 모델, 협업 필터링, Graphical 모델, 딥러닝의 기초 등을 포함한다. 선수과목: 데이터구조 혹은 알고리즘, 전기시스템선형대수, 확률변수, 프로그래밍 방법론

This is a undergraduate-level machine learning course for students in electrical and computer engineering and related fields. This class focuses on the fundamental concepts of machine learning as a core of artificial intelligence and their applications in various domains including electrical and computer engineering. This course will cover various algorithms of machine learning and their mathematical models. Students will be assigned programming projects and homework assignments through which they can have hands-on experiences with various state-of-the-art machine learning algorithms to solve practical problems. Covered topics include concepts of machine learning design, supervised learning and unsupervised learning, linear regression, logistic regression, random forests, clustering algorithms, support vector machines, artificial neural networks, hidden Markov models, collaborative filtering, graphical models, and deep learning fundamentals. Prerequisites: data structures or algorithms, linear algebra for electrical systems, probability and random variables, and programming methodology.

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데이타통신망의 기초
(430.463)

데이터통신망의 기초
(M2608.001200)

교과목명
(교과목번호)

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생체계측
(430.425)

3-3-0

3-2-2

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Reading and Research
(430.960)

Dissertation Research
(430.960)