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상담사 메리

2026년 2학기 11월 12일 개강일

기계학습

기계학습 정보
학습기간 2026.11.12(Thu) ~ 2027.02.24(Wed) / 15주 인정학점 3학점
개발교수 강지훈 운영교수 김필중
관련전공
(이수구분)
학사 : 인공지능 전공(전필) 
전문학사 : -
수강료 150,000원 120,000원

과목 정보

과목개요

기계 학습의 주요 개념과 이론을 배우고 기계 학습의 최근 연구 동향 및 다양한 응용 분야에 적용한 사례를 살펴본다. 선형·비선형 분류기, 인공 신경망을 포함한 지도 학습 방법과 비지도 학습, 강화 학습의 다양한 방법들을 살펴보고 특징 공간과 공간 변환 및 축소, 회귀분석, 군집화, 커널 기법, 앙상블 방법 등을 학습한다.

수업목표

1. 기계학습의 원리를 이해하고 설명할 수 있다. 2. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 기계학습 방법을 이해하고, 각각의 개념과 특징을 설명할 수 있다. 3. 파이썬 기반의 데이터 수집, 데이터 전처리, 분석 및 시각화 기술을 습득할 수 있다. 4. 머신러닝, 딥러닝을 위한 주요 알고리즘과 라이브러리에 대해 파악하고 이를 활용할 수 있다.

평가기준
출석
중간고사
기말고사
과제물
참여도
수시평가1차
수시평가2차
20%
30%
30%
10%
6%
2%
2%

※ 참여도 평가 : 토론(또는 탐구활동) 및 강의평가

수료기준

진도율 80% 이상 및 총점 60점 이상

성적분포
A+, A · 30% 이내 B+, B · 40% 이내 C+ 이하 A·B 제외 · 잔여 30% 이상
  • A와 B등급의 합계는 70% 초과 불가
  • 단, 위의 각 비율은 수강인원이 10명 이상인 경우에 해당하며 과목 특성 등의 사유로 학습자의 10% 범위 내에서 증감 조정이 가능
교재
학습용교안
주교재

학습용교안

저자 : 개발교강사 출판사 : 자체제작 (2024)

수강후기

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