배울 내용

✔ 머신러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.
✔ 개인적으로 학습해서는 얻을 수 없는 머신러닝 Insight를 얻을 수 있습니다
✔ 다양한 사례를 활용하여 쉽게 접근하는 머신러닝 학습을 통해 실습과제를 모델링 할 수 있습니다.
✔ 머신러닝의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다.

요구 사항

머신러닝 학습 입문자로 기계 학습 기반 지식이 필요한 분으로 크게 사전지식이 필요하지 않습니다.

설명
본 과정은 성균관대 소프트웨어학과 대학원 수준에서 수강할 수 있는 고급 AI 과정으로 데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초개념과 학습과정을 파악하는 강의입니다.

기계학습이란 명시적인 규칙 또는 프로그래밍 없이 주어진 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 학습할 수 있는 프로그램이라고 정의할 수 있습니다. 사람이 태어나서 어떤 행동이 올바른지 축적된 경험을 통해 스스로 터득해 나가는 과정을 컴퓨터가 흉내내는 것이 기계학습과 비슷하다고 할 수 있겠습니다.

자율주행도 이와 비슷합니다. 명시적 규칙을 알려주지 않고, 다양한 상황을 연출한 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 상황을 인지하고 안전한 운행을 위해서 규칙을 찾아내는 과정이 기계학습의 또다른 사례입니다. 본 강좌에서는 이처럼 주어진 과제를 수행하기 위해 데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초 개념과 학습과정에 대해 배워보도록 하겠습니다.

본 과정 수료 후에 추가적인 교육(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. (성균관대의 인공지능분야 Micro Degree 연계)

이 강의의 대상

인공지능대학원의 체계적인 커리큘럼에 따른 머신러닝 강의로 AI 기반지식을 다지고 싶은 분

※ 본 강좌는 유료강좌지만 성균관대학교 재학생에 한하여 무료로 제공하고 있습니다.

   (재학생 수강문의: skkux@skku.edu)