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인공지능 수학 기초 (Basic Mathematics for AI) 종료(청강) 이수증
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인공지능 수학 기초 (Basic Mathematics for AI)
참여기관 목록
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인공지능 수학
고등학생과 일반인이 인공지능을 이해하는데 필요한 입문, 기초수준의 수학내용을 학습하고 코드 및 알고리즘을 이용하여 실습한다. 나아가 활용, 고급수준의 데이터 활용 및 분석 기법을 이용하여 실제 인공지능에서 자주 사용되는 알고리즘을 실습한다.
총 주차 56 강좌 수 4
강좌소개
![강의소개 - Course Description](https://lms.kmooc.kr/pluginfile.php/2542516/course/summary/Course_Description.png)
본 강좌를 통해 인공지능을 이해하는데 필요한 수학(기초) 및 기본 알고리즘을 자세히 학습하고 코드를 활용하여 실습해본다.
![강의구성 - Configuration](https://lms.kmooc.kr/pluginfile.php/2542516/course/summary/Course_Configuration.png)
* 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음
[인공지능 수학 기초 맛보기 강의]
![강의일정-Syllabus](https://lms.kmooc.kr/pluginfile.php/2542516/course/summary/Syllabus.png)
강의 일정 주차 주차명 차시명 1주차 벡터 1) 강좌 소개
2) 벡터 예습 및 실습
3) Big Picture
4) 벡터
5) 내적
6) 정사영
7) 벡터 복습2주차 선형연립방정식 1) 선형연립방정식 예습 및 실습
2) 선형연립방정식
3) Gauss 소거법과 Gauss-Jordan 소거법
4) 선형연립방정식 복습3주차 행렬과 행렬식 1) 행렬과 행렬식 예습 및 실습
2) 행렬 연산
3) 역행렬
4) 기본행렬
5) 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬
6) 행렬식
7) 행렬과 행렬식 복습4주차 일차독립과 기저 및 차원 1) 일차독립과 기저 및 차원 예습 및 실습
2) 일차독립
3) 기저와 차원
4) 정사영과 최소제곱해
5) 일차독립과 기저 및 차원 복습5주차 선형변환 1) 선형변환 예습 및 실습
2) 선형변환
3) 표준행렬
4) 핵과 치역
5) 선형변환 복습6주차 고윳값, 고유벡터, 대각화 1) 고윳값, 고유벡터, 대각화 예습 및 실습
2) 고윳값과 고유벡터
3) 닮음 행렬과 행렬의 대각화
4) 직교 대각화
5) 고윳값, 고유벡터, 대각화 복습7주차 SVD(특잇값 분해), 이차형식 1) SVD(특잇값 분해), 이차형식 예습 및 실습
2) 특잇값 분해(SVD)
3) 일반화된 역행렬
4) 이차형식
5) SVD(특잇값 분해), 이차형식 복습중간 중간 평가 중간 평가 8주차 일변수 함수와 미적분 1) 일변수 함수와 미적분 예습 및 실습
2) 함수
3) 극한
4) 도함수와 미분
5) 미분의 응용
6) 적분
7) 일변수 함수와 미적분 복습9주차 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 1) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 예습 및 실습
2) 벡터와 공간 기하
3) 벡터함수
4) 편도함수와 그래디언트
5) 함수의 극대, 극소
6) 경사하강법(gradient descent method)
7) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 복습10주차 순열, 조합, 확률 1) 순열, 조합, 확률 예습 및 실습
2) 통계학
3) 용어 소개
4) 순열, 조합
5) 확률
6) 베이즈 정리
7) 순열, 조합, 확률 복습11주차 확률변수 1) 확률변수 예습 및 실습
2) 확률변수
3) 기댓값
4) 분산과 표준편차
5) 확률변수 복습12주차 확률분포 1) 확률분포 예습 및 실습
2) 이산확률분포
3) 연속확률분포
4) 결합확률분포, 공분산과 상관계수
5) 확률분포 복습13주차 주성분 분석 1) 주성분 분석 예습 및 실습
2) PCA 개관과 PC의 유도
3) PC 스코어
4) PCA 예제
5) 주성분 분석 복습14주차 인공신경망 1) 인공신경망 예습 및 실습
2) 인공신경망(ANN)
3) 오차 역전파법(Back propagation)
4) MNIST 사례
5) 인공신경망 복습기말 기말평가 기말평가
* 평가점수 및 이수증 발급기준이수기준 : 총점 70점 이상
평가점수 및 이수증 발급기준 구분 퀴즈/과제 평가(중간) 평가(기말) 합계 점수 50점 25점 25점 100점
[성균관대학교 K-MOOC 홍보영상]
![교수소개-Professor](https://lms.kmooc.kr/pluginfile.php/2542516/course/summary/Professor.png)
이상구 교수
[프로필]
미국 유타주립대학교, PhD (이학박사)
現 성균관대학교 자연대 학장
現 성균관대학교 수학과 정교수
前 한국수학교육학회 회장
前 대한수학회 부회장
前 BK21 수학적모델링사업단 단장
前 국제 선형대수학회 교육위원
![TA소개-Teaching Assistant](https://lms.kmooc.kr/pluginfile.php/2542516/course/summary/Teaching_Assistant.png)
[수업지원]
박경 튜터
성균관대학교 수학교육과 겸임교수
E-mail : postmedu@skku.edu (24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)
[기술지원]
진채은 직원
성균관대학교 교무처 교육개발센터
E-mail : wlsco97@skku.edu
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