딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝

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강좌소개

수업내용/목표

본 강좌에서는 최근 화두가 되고 있는 딥러닝 알고리즘을학습하기 위해 딥러닝을 이해하는데 도움이 될 다양한 머신 러닝 기법을 소개합니다.

홍보/예시영상

강좌운영계획

강좌일정표
주차명	차시명	과제
1. 머신러닝을 위한 표현법	1-1. 머신러닝을 위한 표현법	퀴즈 1
1. 머신러닝을 위한 표현법	1-2. 머신러닝의 수학적 기초	퀴즈 1
2. 지도 학습과 Decision Tree	2-1. Decision Tree란 무엇인가?	퀴즈 2
2. 지도 학습과 Decision Tree	2-2. 지도 학습의 일반화 성능	퀴즈 2

강좌운영팀 소개

교수자

최종원 교수: 현)중앙대학교 첨단영상대학원 영상학과 교수; E-mail: choijw@cau.ac.kr

강좌지원팀

조교: 한국대학교전산학박사과정; E-mail:abc@example.com

강좌수강정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명	퀴즈	토론	중간고사	기말고사
반영비율	%	%	%	%

※ 총60%이상점수획득시,이수증을발급받을수있습니다.

강좌수준및선수요건

이강좌는유익한내용이다수포함되어있습니다.

교재및참고문헌

이강좌는여러가지참고자료가많이있습니다.

자주 묻는 질문

강좌교재가따로있나요?

네.있습니다.

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제목

소제목

내용

CAUk: CAU_AI02 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝

딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝

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1. 머신러닝을 위한 표현법

2. 지도 학습과 Decision Tree

2-1. Decision Tree란 무엇인가?

2-2. 지도 학습의 일반화 성능

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