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문일철
문일철 KOOC
  • 타입 MOOC 강좌
  • 기간 상시 수강
  • 시간 자유롭게 학습
  • 수강 승인 방식 자동 승인

교수자 소개

  • 문일철

강의계획

    1. 7. Bayesian Network
      8. K-Means Clustering and Gaussian Mixture Model
      9. Hidden Markov Model
      10. Sampling Based Inference

추가정보

"인공지능 및 기계학습 개론 1"에 이어 제공되는 강좌입니다. 
가급적 개론 1을 수강한 분들께서 수강하시길 권해드립니다. 

하지만 1을 수강하지 않았더라도, 내용이 분절되어 있어 
강의 계획에 포함된 내용에 대해 학습이 가능하오니 참고 부탁드리겠습니다.

* 수료기준
 - 진도율 : 100%
 - 퀴즈 : 90% 이상(95점 만점에 86점 이상)