자율주행을 위한 머신러닝

스마트카에서 생성되는 다양한 정보가 생산되며 이를 기반으로 스마트카의 다양한 기능이 수행된다. 본 강좌에서는 스마트카에서 생성되는 정보를 지능적으로 처리하기 위한 다양한 기계학 기법을 학습한다. 기계학습의 기본 개념과 모델 평가 기법을 포함하여 다양한 분류 기법과 추천기법 등을 학습한다.

* 구성: 총 10강 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[자율주행을 위한 머신러닝 맛보기 강의]

* 운영 기간: 2019.01.21(월) ~ 2019.3.31(일)

강의 일정

주차 주차명 차시명

1강 기계학습개요 1) Introduction

2강 최근접이웃 기법 (k-NN) 1) k-NN

3강 선형회귀 기법 1) Linear Regression
2) Linear Additive Model

4강 모델평가 1) Overfitting, Generalization, Cross Validation

5강 의사결정나무 1) Decision tree- Basic Idea
2) Decision tree- ID3

6강 랜덤포레스트 1) Random Forests 1
2) Random Forests 2

7강 인공신경망 1) Math for NN
2) Neural Networks 1
3) Neural Networks 2
4) Neural Networks 3

8강 합성곱신경망 1) Convolutional Neural Netowrk 1
2) Convolutional Neural Netowrk 2
3) Convolutional Neural Netowrk 3

9강 차원축소 기법 1) Matrix Manipulation
2) PCA

10강 군집화 기법 1) K-means, Clustering
2) Gaussian Mixture Model

강의 일정
주차	주차명	차시명
1강	기계학습개요	1) Introduction
2강	최근접이웃 기법 (k-NN)	1) k-NN
3강	선형회귀 기법	1) Linear Regression 2) Linear Additive Model
4강	모델평가	1) Overfitting, Generalization, Cross Validation
5강	의사결정나무	1) Decision tree- Basic Idea 2) Decision tree- ID3
6강	랜덤포레스트	1) Random Forests 1 2) Random Forests 2
7강	인공신경망	1) Math for NN 2) Neural Networks 1 3) Neural Networks 2 4) Neural Networks 3
8강	합성곱신경망	1) Convolutional Neural Netowrk 1 2) Convolutional Neural Netowrk 2 3) Convolutional Neural Netowrk 3
9강	차원축소 기법	1) Matrix Manipulation 2) PCA
10강	군집화 기법	1) K-means, Clustering 2) Gaussian Mixture Model

* 평가점수 및 이수증 발급기준

평가점수 및 이수증 발급기준

구분 퀴즈 10회 과제 3회 평가(기말) 합계

점수 30점 30점(3회 * 10점) 40점 100점

이수기준 : 총점 60점 이상

평가점수 및 이수증 발급기준
구분	퀴즈 10회	과제 3회	평가(기말)	합계
점수	30점	30점(3회 * 10점)	40점	100점

이지형 교수

[프로필]
現 성균관대학교 정보통신대학 소프트웨어학과 정교수
現 성균관대학교 지능정보융합원 부원장
現 한국정보과학회 인공지능소사이어티 부회장
現 한국지능시스템학회 이사

미국 SRI International, International Fellow
한국과학기술원 학사/석사/박사

[수업지원]
최윤석 튜터
성균관대학교 대학원 소프트플랫폼학과 석박통합과정
E-mail : chldbstjr93@gmail.com(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

[기술 운영지원]
조종택 과장
성균관대학교 교무처 교육지원팀
E-mail : ctcho@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

SKKUk: SKKU_30 자율주행을 위한 머신러닝

자율주행을 위한 머신러닝

관련 강좌

	[수업지원] 최윤석 튜터 성균관대학교 대학원 소프트플랫폼학과 석박통합과정 E-mail : chldbstjr93@gmail.com(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

	[기술 운영지원] 조종택 과장 성균관대학교 교무처 교육지원팀 E-mail : ctcho@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)