* 구성: 총 6강 + 퀴즈/과제 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[인공지능 수학 활용 맛보기 강의]

 

강의 일정

주차	주차명	차시명
1주차	데이터 활용의 실제	1) Google Colab Tutorial 2) Google Colab, 데이터 읽기 실습 3) 데이터 분석 및 쓰기 실습 4) Tensorflow / Keras 실습 5) 심장마비데이터 데이터를 이용한 예측 실습
2주차	데이터 시각화	1) Dimensionality Reduction 이론 2) Principal Component Analysis 이론 3) Principal Component Analysis 실습(1) 4) Principal Component Analysis 실습(2) 5) tSNE 실습
3주차	선형회귀	1) Linear Regression 이론 2) Overfitting, Generalization 이론 3) Simple Linear Regression 실습 4) Multiple Linear Regression 실습 5) Polynomial Linear Regression 실습
4주차	로지스틱 회귀	1) Logistic Regression 이론(1) 2) Logistic Regression 이론(2) 3) Logistic Regression 실습(1) 4) Logistic Regression 실습(2) 5) Logistic Regression 실습(3)
5주차	데이터 숫자인식 실습	1) CNN 이론(1) 2) CNN 이론(2) 3) CNN 모델 구현 실습(1) 4) CNN 모델 구현 실습(2) 5) CNN 모델 구현 실습(3)
6주차	데이터 감정분석 실습	1) RNN 이론(1) 2) RNN 이론(2) 3) RNN을 통한 감정분석 실습(1) 4) RNN을 통한 감정분석 실습(2) 5) RNN을 통한 감정분석 실습(3)
기말	기말평가	기말평가

박진영 교수 [프로필] KAIST, Ph.D. 現 성균관대학교, 소프트웨어대학, 조교수 前 United Nations Pulse Lab, Junior Data Scientist 前 Microsoft Research, Research Intern

	[수업지원] 정동진 튜터 성균관대학교 인공지능학과 석사과정(HLI LAB) E-mail : jdjin3000@g.skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

	[기술지원] 진채은 직원 성균관대학교 교무처 교육개발센터 E-mail : wlsco97@skku.edu