위치

요일

가능
시간
(날짜)

  • 10시~24시 (협의)
장소 : 협의 후 결정
추가비용 : 없음
연대와 고대를 중심으로 편하신 장소에서 수업가능합니다. 주말은 장소 구애받지 않습니다.
₩25,000원 / 시간
₩375,000 / 총 5회 15시간
talfirst
talfirst
뇌와 딥러닝 전문가와 함께하는 matlab 강의 (인공지능/기계학습 이론 및 실습)
  • 신촌홍대
  • 3시간/회
  • 1:1 수업
  • ₩25,000/시간

튜터정보

  • 연세대학교 의과학과
  • 신분 인증 됨
1) 경력/이력
연세대학교 의과학과 대학원 재학 중
연세대학교 의과대학 의료인공지능 강의
연세대학교 의학과 인공지능의원리와 의학응용 실습강사
한국인터넷진흥원 인공지능 초빙강사

2) 목표
성실보다는 집중, 재미보다는 성취를 목적으로 하는 튜터되기!

튜터는 Matlab을 이용한 Deep Learning을 전공으로 하고 있습니다.
기본적인 통계에서부터 기본적인 기계학습의 알고리즘 SVM, ANN, CNN 등
matlab을 이용하여 간편하게 수행하게 도와드립니다.

튜터는 특별히 CNN이라고 하는 convolutional neural network을 기반으로 국제 학술대회 3건의 논문 발표와, 국내 학술대회의 2건의 발표, 1번의 우수상을 받은 경력이 있습니다.
matlab을 이용하여 딥러닝을 수행하기까지 고된 노력들이 있었는데요,
다른분들은 보다 쉽게 진행할 수 있도록 도와드리겠습니다.

현재는 머신러닝/딥러닝 개발한 방법론들을 Python으로의 확장을 꿰하고 있으며,
한국연구재단에서 지원하는 연구 프로젝트를 담당하고 있습니다.

수업소개

Matlab 기계학습 초급반!!!

Matlab의 기본함수 사용부터 t-test의 사용, 머신러닝까지!

- 이과대학, 공과대학에서 작은 프로젝트를 진행하는 데 어떻게 시작해야 할 지 막막한 분.
- 통계분석을 해야하는데, 시작부터 막막하신 분.
- Matlab을 한국말처럼 사용하고 싶으신 분...

- 알파고, 딥러닝, 강화학습, CNN 용어는 알지만, 원리도 알지만 구현하질 못하시는 분

이러한 분들을 위해서 준비했습니다.

이름하야... 매소남... 매트랩을 소개하는 남자... 환영합니다.


[머신러닝입문]
목적 : 졸업작품 준비, 졸업논문 준비 등 통계적인 코드의 학습, 머신러닝 학습희망 자
* 수업 지속 시 심화학습도 가능합니다.

수업대상

  • [머신러닝입문]
    대상 : 이공계 3~4학년, 인공지능/머신러닝 관심 학생
    문과대학 학생, 이공계 저학년 등 코딩에 입문하고 싶지만, 어떻게 시작해야 할 지 모르는 학생
    목적 : 졸업작품 준비, 졸업논문 준비 등 통계적인 코드의 학습, 머신러닝 학습희망 자


    ** 추가 대상자
    대학교 수업에서 Matlab을 통한 실습/과제가 걱정되시는 분
    인공지능/기계학습 기술을 익혀서 대학원에 진학하고 싶으신 분
    인공지능/기계학습 관련 회사 종사자
    인공지능/기계학습 관련 사업관리 연구원
    인공지능/기계학습을 그냥 배워보고 싶은 분

커리큘럼

1회차

영화를 예시로 하여, 인공지능에 대한 편안한 인공지능 입문 강의

1. 인공지능 (Artificial Intelligence), 기계학습이란?

2. 인공지능 관련 영화와 튜링테스트
3. 인공지능의 역사 (왜 요즘 인공지능이 유행하는가?)
4. 알파고 (AlpahGo)로 알아본 인공지능의 현황

2회차

1. 기계학습(Machine learning)의 개념 학습 및 예제풀이
2. 특징 추출 (feature selection/extraction) 이론 학습
3. Matlab의 기본 코드로 살펴 본 Machine learning method의 개념적 이해

3회차

1. 온라인 인공지능 예시 살펴보기
2. matlab 코드로 쉬운 개념 이해
3. 딥러닝 시작 - 가장 기본적인 기계학습의 구현( MNIST )의 시작
4. 다른 매소드 학습
예) SVM, ANN, CNN, RNN, RL, LSTM 등의 개념 소개화 구현

4회차

CNN의 심층학습

1. convolution layer
2. pooling layer
3. ReLU 등의 activation function
4. batch normalization
5. drop out

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