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

[인공지능 수학 입문 맛보기 강의]

 

강의 일정

주차	주차명	차시명
1주차	행렬분해	1) Data Representation 2) Matrix Decomposition 3) SVD Application 4) NMF 5) NMF Application
2주차	최적화	1) Loss Function 2) Optimization using GD 3) SGD 4) Convex Optimization(1) 5) Convex Optimization(2)
3주차	커널	1) Classification 2) Maximal Margin Classifier 3) Soft Margin Classifier 4) Support Vector Machine 5) Kernels
4주차	베이즈 추론	1) 베이즈 추론(1) 2) 베이즈 추론(2) 3) 베이즈 추론(3) 4) 베이지안 네트워크(1) 5) 베이지안 네트워크(2)
5주차	혼합 모델	1) Clustering 2) Mixture of distributions 3) GMM(1) 4) GMM(2) 5) EM algorithm
6주차	마코프 연쇄	1) Markov Chain(1) 2) Markov Chain(2) 3) Markov Chain(3) 4) Hidden Markov Model 5) Markov Decision Process
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