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K-MOOC 묶음강좌_머신러닝 (2018)


모집기간 : 2019-09-01 ~ 2020-02-29
학습기간 : 2019-09-01 ~ 2020-02-29
  • 강좌 정보 및 소개

    강좌 개요

     

    머신러닝은 데이터에 존재하는 정보를 추출하거나 패턴을 학습하는 학문이고, 인공지능 기수에 가장 핵심적인 분야이다. 우선, 기본적인 선형대수 개념을 바탕으로 일반적인 최적화 및 온라인 최적화 문제를 다룬다. 그리고 머신러닝에서 주로 다루는 스코어 함수와 손실함수를 앞서 배운 최적화 프레임에 대입해본다. Chained function이 주어졌을 때 일반적으로 사용할 수 있는 computational graph와 backpropagation에 대해 학습하고 컨볼루션 및 순환 신경망에 어떻게 적용하는지를 학습한다. 

     

    II. 강의 구성

     

    주차 

    학습목표

    학습내용

    1주차 

    머신러닝의 개념을 설명할 수 있다

    Logistics Introduction, Types of ML problems

    2주차

    최적화 개념을 들어가기 앞서 필수 배경 지식을 설명할 수 있다.

    Basic linear algebra

    3주차

    일반적인 최적화 문제를 공식화하는 과정과 해를 찾는 과정을 설명할 수 있다.

    Descent methods, Coordinate descent

    4주차

    대량의 데이터를 바탕으로 최적화할 때 stochastic gradient descent를 이용해 해를 찾을 수 있다.

    Online method, Advanced online descent methods

    5주차

    데이터와 해당 레이블 사이의 패턴을 학습하도록 하는 스코어함수와 손실함수의 개념을 설명할 수 있다

    Score functions, Loss functions

    6주차

    손실함수를 미분 가능한 chained function 형태로 표현하고 최적화할 수 있다.

    Computational graphs, Neural networks

    7주차

    Spatial invariance를 위한 컨볼루션과 Temporal modeling을 위한 순환 신경망을 설명할 수 있다.

    Convolutional neural network, Pooling layer, Activation, Weight initialization

    8주차

    Environment와 반복적으로 interaction하면서 강화학습을 설명 할 수 있다.

    Reinforcement Learning, Value based model free reinforcement learning

  • 교수진 소개

    송현오

     

    • 학력:

    한양대학교 기계공학 학사 (2006)

    Stanford University, Mechanical engineering 석사 (2008)

    University of California, Berkeley, Computer Science 석사 (2013)

    University of California, Berkeley, Computer Science 박사 (2014)

     

    • 주요경력:

    2013: IBM Research (Research intern) 

    2013: INRIA Grenoble (Visiting researcher) 

    2014.11. – 2016.07.: Stanford University (Postdoctoral fellow) 

     

    2016.07. – 2017.08.: Google Research (Research Scientist) 

    2017.09. – 현재: 조교수, 서울대학교 컴퓨터공학부 

     

    • 연구분야:

    Machine learning, Optimization, Artificial intelligence

     

  • 강좌코드 : 2019_80_C_2018_K-MOOC_03_2019_2
  • 과정 : K-MOOC 묶음강좌_머신러닝
  • 주수 : 9
  • 수강가능수 : 1000000
  • 학점 : 0
  • 언어 : 한국어 (ko)
  • 태그 : 송현오, 머신러닝, Machine Learning, 묶음강좌
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