* 강의 소개
스마트카에서 생성되는 다양한 정보가 생산되며 이를 기반으로 스마트카의 다양한 기능이 수행된다. 본 강좌에서는 스마트카에서 생성되는 정보를 지능적으로 처리하기 위한 다양한 기계학 기법을 학습한다. 기계학습의 기본 개념과 모델 평가 기법을 포함하여 다양한 분류 기법과 추천기법 등을 학습한다.
* 강의 일정
| 주차 | 주차명 | 차시명 |
|---|---|---|
| 1 | 기계학습개요 | 1) Introduction (링크) |
| 2 | 최근접이웃 기법(k-NN) | 1) k-NN (링크) |
| 3 | 선형회귀 기법 | 1) Linear Regression 2) Linear Additive Model |
| 4 | 모델평가 | 1) Overfitting, Generalization, Cross Validation |
| 5 | 의사결정나무 | 1) Decision tree- Basic Idea 2) Decision tree- ID3 |
| 6 | 랜덤포레스트 | 1) Random Forests 1 2) Random Forests 2 |
| 7 | 인공신경망 | 1) Math for NN 2) Neural Networks 1 3) Neural Networks 2 4) Neural Networks 3 |
| 8 | 합성곱신경망 | 1) Convolutional Neural Netowrk 1 2) Convolutional Neural Netowrk 2 3) Convolutional Neural Netowrk 3 |
| 9 | 차원축소 기법 | 1) Matrix Manipulation 2) PCA |
| 10 | 군집화 기법 | 1) K-means 2) Gaussian Mixture Model |
* 강의 주소
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SKKUk+SKKU_30+2021_T1/about
