| 캠퍼스 | 광운대-아카데미 | 구분 | 설계강좌 / SW / 초중급 / 이론 | 마감 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 강의제목 | 머신러닝 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 강의일자 | 2026-10-01 ~ 2026-10-02 | 신청 및 취소기간 |
재직자 : 2026-09-16 00:00 ~ 2026-09-22 23:59 전 체 : 2026-09-23 00:00 ~ 2026-09-27 23:59 |
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| 강의형태 | 대면 | 신청현황 | 10/30명 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 강의형태 | 온라인 | 신청현황 | 39/41명 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 수강료(일반) | 무료 | 수강료(학생) | 무료 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 수강대상 | 재직자, 대학원생, 학부생 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 사전지식 선수과목 |
선형대수학, 확률및통계 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의목표4차 산업혁명을 견인하고 있는 인공지능(A.I.) 기술의 핵심 분야인 머신러닝(기계학습) 기술을 전반적으로 이해하고 관련 실무 개발 및 연구 능력을 확보한다. 강의개요본 교과목에서는 머신러닝 및 통계학적 패턴인식에 관한 지식을 폭 넓게 다룬다. 주요 내용으로 stochastic/discriminative learning, parametric/non-parametric learning, neural networks, 딥러닝을 포함한 지도학습(supervised learning), 클러스터링, dimensionality reduction, kernel methods를 포함하는 비지도학습 등을 포함 한다. 참고사항♦ 출석 100%, 퀴즈 3/5문제 통과시 수료증이 발급됩니다. 강좌상세
강의장소♦ [대면] 비마관 528호 / [비대면] 실시간 온라인 Zoom 담당자 연락처
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