강좌소개
실제 인공지능과 데이터분석에서 자주 사용되는 몇 가지 기법에 적용된 고급 수학 이론을 이해하고 활용한다.
ExCampus는 사회 각 분야에서 활약하고 있는 우리 대학의 교수와 동문뿐 아니라 세계적 석학의 지식과 경험을 캠퍼스 밖으로 확장하고 있습니다. 대학과 사회를 연결하려는 취지로 2020년에 시작된 확장된 미래형 교육 플랫폼으로 영어/중국어 등 외국어 자막을 추가한 50여 편의 강연을 통해 우리 대학의 비전을 세계와 연결하는 역할을 하고 있습니다.
2019년에 새로 생기는 성균관대 컬처앤테크놀로지학과 홍보영상입니다~
교수자/개설자
박진영
학습기간
2023-12-27 ~ 2025-12-31
파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 텐서플로우 (Tensorflow)와 케라스 (Keras)를 활용하여 인공지능과 데이터 분석에서 자주 사용되는 데이터 활용 기법 및 알고리즘을 구글 코랩 (Google Colab)환경에서 실습한다.
허재필
2022-11-01 ~ 2027-03-01
본 강의의 목적은 인공지능 학습을 위해 필수적으로 선행되어야 하는 자료구조 및 알고리즘 주제에 대해 다루며, 핵심 목표로는 다양한 자료구조와 주요 알고리즘의 이론적 이해 및 복잡도 분석과 코드 구현 능력 향상, 그리고 컴퓨팅 사고력 배양이다. 교수소개 - 허재필 성균관대학교 소프트웨어학과 교수 강좌 일정 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)
이상구
2022-11-01 ~ 2027-07-02
본 강좌는 인공지능이 어떤 수학적 원리로 작동하는지를 이해하는데 필요한 기본적인 수학 내용을, 고등학교 1학년 정도의 수학 지식을 갖춘 일반인이라면 누구라도 쉽게 학습하고, 이해한 후, 실습할 수 있도록 한다. 또한 Math & Coding 접근으로 <인공지능에 필요한 개념과 용어 및 기초수학 지식 및 실습 경험>을 제공한다. 교수소개 - 이상구 성균관대학교 수학과 교수 강의 일정 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)
김재광
2022-11-01 ~ 2031-03-05
In Course 3 of the Machine Learning for Recommender Systems Specialization, offered by Sungkyunkwan Univ., you will: a) understand the data preprocessing of the raw data for recommender systems.b) apply the recommender systems (content based filtering and collaborative filtering).measure the performance of the methods for the recommender systems such as mAP, nDCG, and ED.understand the basic concepts of machine learning.c) understand a typical memory-based method, the K nearest neighbor method. - 김재광 성균관대학교 소프트웨어학과 교수 주 (Week) 학습 내용 (Contents) Week 1 Introduction to Recommender Systems Week 2 Collaborative Filtering Week 3 Recommender System with Deep Learning Week 4 Further Understanding of Recommeder Systems 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발센터 (Center for Teaching & Learning)
2022-11-01 ~ 2028-03-01
In this course you will: a) understand the naïve Bayesian algorithm.b) understand the Support Vector Machine algorithm.c) understand the Decision Tree algorithm.d) understand the Clustering.Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, and conditional probability. - 김재광 성균관대학교 소프트웨어학과 교수 주 (Week) 학습 내용 (Contents) Week 1 Naïve Bayes Week 2 Support Vector Machine Week 3 Decision Tree Week 4 Clustering 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발센터 (Center for Teaching & Learning)
In this course, you will: a) understand the basic concepts of machine learning.b) understand a typical memory-based method, the K nearest neighbor method.c) understand linear regression.d) understand model analysis.Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, and conditional probability. - 김재광 성균관대학교 소프트웨어학과 교수 주 (Week) 학습 내용 (Contents) Week 1 The basic concepts of machine learning Week 2 The k-Nearest Neighbors Week 3 Linear Regression Week 4 Logistic Regression 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발센터 (Center for Teaching & Learning)