교과목 설명

기계학습원리 [PRINCIPLES OF MACHINE LEARNING]
기계학습은 이전의 경험으로부터 새로운 지식을 도출하여 앞으로의 판단에 이용하는 방식으로 스스로 성능을 향상시키는 시스템이다. 학습과정을 통해 모델을 생성하여 미래를 예측하거나 사물을 판단하는 계산방법론 혹은 알고리즘은 매우 다양하다. 그동안 어렵다고 여겨온 영상 및 음성 인식, 자연어처리, 자율주행 등의 문제를 해결하여 인공지능 산업에 혁신을 가져와 전 세계적으로 뜨거운 관심의 대상이 된 딥러닝 또한 기계학습의 한 종류에 해당한다. 기계학습의 기본개념, 감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등의 작동원리와 그 수학적 근간을 함께 공부하여 딥러닝을 탄생시킨 다양한 학습모델들의 진화 및 발전 과정을 살펴보고, 프로그래밍을 통하여 각 모델의 수학적 핵심원리가 어떻게 구현되는지를 확인한다. 기계학습 전반에 대한 폭넓은 시각과 실용적인 경험을 제공하여 학생들이 계속하여 스스로 고급 인공지능 지식을 쌓아나가 다음 단계의 인공지능에 대한 창의적인 영감을 일깨울 수 있는 바탕을 만들어나간다.
핵심역량과 교과목의 연관성
핵심역량과 본 교육과목의 연관성을 나타낸 표입니다.
인재상 특성 핵심역량 연관성
창의적 국제인(Creative Global Citizen) 도전적개척정신
F(Frontiership)		 도전정신 연관
자기주도 연관
윤리적봉사정신
A(Altruism)		 감성역량 연관없음
윤리적가치관 연관없음
국제적문화감각
C(Culture)		 외국어구사능력 연관없음
문화적포용력 연관없음
창의적전문성
E(Expertise)		 문제해결능력 매우연관
종합적전문지식 매우연관
학과(전공) 교육목표의 연관성
학과(전공) 교육목표의 연관성을 나타낸 표입니다.
학과(전공) 교육목표 연관성