본 강좌는 인공지능이 어떤 수학적 원리로 작동하는지를 이해하는데 필요한 기본적인 수학 내용을, 고등학교 1학년 정도의 수학 지식을 갖춘 일반인이라면 누구라도 쉽게 학습하고, 이해한 후, 실습할 수 있도록 한다. 또한 Math & Coding 접근으로 <인공지능에 필요한 개념과 용어 및 기초수학 지식 및 실습 경험>을 제공한다.
* 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음
[인공지능을 위한 기초수학 입문 맛보기 강의]
강의 일정 주차 주차명 차시명 1주차 인공지능에 필요한 기초수학 1) 함수 그래프와 방정식의 해 1
2) 함수 그래프와 방정식의 해 2와 실습2주차 인공지능과 행렬 1 1) 데이터와 행렬 1
2) 데이터와 행렬 2와 실습3주차 인공지능과 행렬 2 1) 데이터의 분류 1
2) 데이터의 분류 2와 실습4주차 인공지능과 행렬 3 1) 선형연립방정식의 해집합 1
2) 선형연립방정식의 해집합 2와 실습5주차 인공지능과 행렬 4 1) 정사영과 최소제곱문제 1
2) 정사영과 최소제곱문제 2와 실습6주차 인공지능과 행렬 5 1) 행렬분해 (특잇값 분해) 1
2) 행렬분해 (특잇값 분해) 2와 실습7주차 인공지능과 최적해 1 1) 극한과 도함수 1
2) 극한과 도함수 2와 실습8주차 중간 평가 중간고사/보고서/제안서 9주차 인공지능과 최적해 2 1) 극대, 극소, 최대, 최소 1
2) 극대, 극소, 최대, 최소 2와 실습10주차 인공지능과 최적해 3 1) 경사하강법(gradient descent method)
2) 경사하강법을 이용한 최소제곱문제의 해와 실습 :11주차 인공지능과 통계 1 1) 순열, 조합, 확률
2) 확률변수, 확률분포, 베이지안(Bayesian)과 실습12주차 인공지능과 통계 2 1) 통계, 기댓값, 분산
2) 공분산, 상관계수, 공분산 행렬과 실습13주차 주성분 분석 1) 주성분 분석(Principal Component Analysis) 1
2) 주성분 분석(Principal Component Analysis) 2와 실습14주차 인공신경망 1) 인공신경망 (Artificial Neural Network)
2) 오차역전파법과 실습15주차 MNIST (숫자인식) 1) MNIST (숫자인식)
2) MNIST (숫자인식) 실습16주차 기말평가 기말고사/보고서/발표
* 평가점수 및 이수증 발급기준
이수기준 : 총점 70점 이상
평가점수 및 이수증 발급기준 구분 퀴즈 10회 평가(중간) 평가(기말) 합계 점수 40점 30점 30점 100점
이상구 교수
[프로필]
미국 유타주립대학교, PhD (이학박사)
現 성균관대학교 자연대 학장
現 성균관대학교 수학과 정교수
前 한국수학교육학회 회장
前 국제 선형대수학회 교육위원
[수업지원]
박경은 튜터
성균관대학교 수학교육과 겸임교수
E-mail : postmedu@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)
[기술지원]
유관열 직원
성균관대학교 교무처 교육콘텐츠개발팀
E-mail : yky5749@skku.edu
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