인공지능 기술은 이미 우리 삶의 매우 가까운 영역에 적용되어 생활의 많은 부분에 변화를 가져다 주었습니다. 많은 사람들을 인공지능이 산업에서 새로운 부가가치를 창출할 수 있으며, 그에 따라 각광받는 일자리가 함께 생겨날 것으로 기대하고 있습니다. 인공지능을 이용한 가치창출은 기존 기술의 답습이 아니라, 새로운 문제영역에 이미 개발된 기존 기술의 창의적인 적용, 응용에 나온다는데 전통적인 기술 기반산업과 큰 차이가 있습니다. 인공지능 분야에서 필요한 능력을 배양하기 위해서는 이미 구현된 인공지능 기술의 근본적인 원리와 수리적인 구조의 이해하는 것이 필요하다고 생각하여 본 강좌를 개발하게 되었습니다. 본 강좌는 인공지능의 한 분야인 기계학습 중 지도학습방법론을 다룹니다. 지도학습에 대한 수리적인 구조를 이해하고 주어진 데이터에 기반하여 새로운 기계학습 모형을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 데이터 사이언스 전공자와 실무자가 기존의 기계학습 방법론을 새로운 분야에 창의적으로 적용하고 응용할 수 있도록 강의를 구성하였습니다.

기계학습 방법론의 수리모형을 이해하고, 파이썬을 통해 기계학습 방법론을 이용한 의사결정모형을 구현한다.
1. 기계학습의 원리를 이해한다.
2. 기계학습 모형의 수리적 구조, 특징, 데이터를 이용한 모형학습방법을 이해한다.
3. 파이썬을 이용하여 기계학습 모형을 설계하고 구현한다.