3. 강의목표
인공지능 기술에 대한 배경과 핵심을 전달. 인공지능 기반의 문제해결 능력을 선제적으로 함양하여, 인공지능과 함께하는 사회에서의 역량을 강화.
5. 성적평가
- 출석: 일정기준 불만족시 낙제
- 성적: 과제(35%), 중간/기말(60%), 기타(5%: 수업태도 등)
8. 강의진도계획
W1 - Overview
W2 - No class (Lecturer leave)
W3 - History in AI and related debates
W4 - Introduction to machine learning
W5 - Prerequisites
W6 - No class (Holiday)
W7 - Regression
W8 - Classification
W9 - Midterm exam
W10 - Neural nets
W11 - Unsupervised learning
W12 - Generative models
W13 - Reinforcement learning
W14 - Computer vision
W15 - Computational linguistics
W16 - Final exam
9. 수업운영
- 오프라인 강의(인공지능연구원 1층 중강당)
- 중간고사 및 기말고사(lec1의 일정 참조)
- 과제
10. 학습법 소개 및 기타사항
Contact: csed-105fall@postech.ac.kr
- Use this email to contact me or TA’s
- There may be no response to queries via personal email
Course Language
- English: lecture, lecture notes, assignment, exam paper
- Korean: Q&A, your works (assignment/exam; of course, English is okay)
11. 장애학생에 대한 학습지원 사항
- 수강 관련: 문자 통역(청각), 교과목 보조(발달), 노트필기(전 유형) 등
- 시험 관련: 시험시간 연장(필요시 전 유형), 시험지 확대 복사(시각) 등
- 기타 추가 요청사항 발생 시 장애학생지원센터(279-2434)로 요청