2022년도 2학기 특강:기계학습 개론 (CSED490B-01) 강의계획서

1. 수업정보

학수번호 CSED490B 분반 01 학점 3.00
이수구분 전공선택 강좌유형 강의실 강좌 선수과목
포스테키안 핵심역량
강의시간 월, 수 / 09:30 ~ 10:45 / 무은재기념관 강의실 [306호] 성적취득 구분 G

2. 강의교수 정보

안성수 이름 안성수 학과(전공) 인공지능대학원
이메일 주소 sungsooahn@postech.ac.kr Homepage https://sites.google.com/view/sungsooahn0215/home
연구실 054-279-5653 전화 054-279-2383
Office Hours Appointment by email

3. 강의목표

Machine learning becomes a popular tool to predict and understand real world datasets. This class aims to provide a basic mathematical/statistical tools required to understand various machine learning algorithms. A wide range of basic mathematical concepts including but not limited to linear algebra, analytic geometry, matrix decomposition, vector calculus, probability and distribution, continuous optimization will be provided.

4. 강의선수/수강필수사항

A basic understanding of probability/statistics is required.

5. 성적평가

(Tentative)
- midterm exam (40%)
- final exam (40%)
- assignments (20%)

6. 강의교재

도서명 저자명 출판사 출판년도 ISBN

7. 참고문헌 및 자료

Please refer to https://mml-book.github.io/

8. 강의진도계획

(Tentative)
- Week1: Introduction and Motivation
- Week2-3: Linear Algebra
- Week3-4: Analytic Geometry
- Week5-6: Matrix Decompositions
- Week6-7: Vector Calculus
- Week8: Mid-term

- Week8-9: Probability and Distribution
- Week9-10: Continuous Optimization
- Week11: When Models Meet Data
- Week12: Linear Regression
- Week13: Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
- Week14: Density Estimation with Gaussian Mixture Models
- Week15: Classification with Support Vector Machines
- Week16: Final

9. 수업운영

- Offline lectures

10. 학습법 소개 및 기타사항

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

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번호 학기명 학수번호 분반 강좌명