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Course summary

  • Type MOOC course
  • Period Always open
  • Learning Time Study freely
  • Course approval method Automatic approval
  • Certificate Issue Online
http://www.edwith.org/machinelearning2__17
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Thumb up 1009 Learner 5271

Instructor Introduction

  • KAIST 산업및시스템공학과 문일철 교수

    KAIST 산업및시스템공학과 부교수
    KAIST 김재철AI대학원 겸임교수
    KAIST 항공우주공학과 겸임교수
    KAIST 안보융합연구원 겸임교수
    한국인공지능학회 교육이사

Lecture plan

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

Additional Info

"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)
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* 강좌 수료 기준 충족 시 수료증을 제공합니다:)