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인공지능
조겨리 교수
충북대학교 SW중심대학사업단
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인공지능
인공지능
http://www.edwith.org/ailecture/lecture/1033424
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CHAPTER 1_ 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
Part 1. 인공지능의 정의와 역사
Part 2. 머신러닝과 딥러닝
Part 3. 머신러닝의 분류
CHAPTER 2. 머신러닝의 기초
Part 1. 지도학습 프로세스
Part 2. 과잉적합과 학습 곡선
Part 3. 머신러닝의 모델 선택
CHAPTER 3. 결정 트리
Part 1. 결정트리 개요
Part 2. 결정트리 학습 알고리즘 (1)
Part 3. 결정트리 학습 알고리즘 (2)
CHAPTER 4. 베이지안 네트워크
Part 1. 확률 기초와 베이즈 정리
Part 2. 베이지안 네트워크
Part 3. K-근접이웃 알고리즘과 ROC 곡선
CHAPTER 5. 선형회귀
Part 1. 선형회귀 개요
Part 2. 선형회귀의 목적함수
Part 3. 경사하강법
CHAPTER 6. 로지스틱 회귀
part 1. 다변수 선형회귀와 최소제곱법
Part 2. 로지스틱 회귀 개요
Part 3. 로지스틱 회귀의 목적함수
CHAPTER 7_ 퍼셉트론
Part 1. 퍼셉트론
Part 2. 다층 퍼셉트론 개요
Part 3. 다층 퍼셉트론의 구조
CHAPTER 8. 다층 퍼셉트론
Part 1. 다층 퍼셉트론의 목적함수
Part 2. 오류 역전파 알고리즘
Part 3. 인공신경망의 성능 향상
CHAPTER 9. 마르코프 랜덤필드
Part 1. 에너지함수와 퍼텐셜
Part 2. 마르코프 랜덤필드의 응용
Part 3. 제한적 볼츠만 머신의 구조
CHAPTER 10. 제한적 볼츠만 머신
Part 1. 제한적 볼츠만 머신의 학습 알고리즘
Part 2. 제한적 볼츠만 머신의 응용
Part 3. K-means 알고리즘
CHAPTER 11. 주성분 분석
Part 1. 주성분 분석의 개념
Part 2. 주성분 분석 알고리즘
Part 3. 계층 군집화 알고리즘과 DBSCAN
CHAPTER 12. 앙상블 기법
Part 1. 분류기의 다양성과 배깅
Part 2. 부스팅, 랜덤 포레스트, 보팅
Part 3. 데이터 마이닝 개요
CHAPTER 13. 데이터 마이닝
Part 1. 서열 데이터의 표현
Part 2. 감정 분석과 토픽 모델링
Part 3. 그래프 마이닝
토론
Part 3. 로지스틱 회귀의 목적함수
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