머신러닝, 너 정체가 뭐니?

본 강좌는 새로운 K-MOOC 플랫폼에서 운영하는 강좌입니다.

강좌 소개

수업내용/목표

머신러닝의 기본 개념과 원리, 그리고 다양한 학습 모델과 알고리즘을 학습하며, 적절한 머신러닝 기법을 적용하여 실생활 및 산업현장의 다양한 문제를 해결하는 방법을 습득하는 것을 목표로 함

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

강좌운영팀 소개

교수자

박태준 professor

박태준 교수: 2015년 ~ 현재: 한양대학교 로봇공학과 교수; 2015년 ~ 현재: 재단법인 제조혁신기술원 연구기획본부장; 2015년 ~ 현재: 한양대학교 산업융합기술연구원 IoT/CPS센터장; 2011년 ~ 2015년: DGIST 정보통신융합공학전공 부교수; 2008년 ~ 2011년: 한국항공대학교 조교수; 2005년 ~ 2008년: 삼성종합기술원(기흥) 수석연구원; 2001년 ~ 2005년: University of Michigan, Ann Arbor 연구조교; 1994년 ~ 2000년: LG 전자 우면동연구소(서울)

강좌지원팀

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명	과제	토론	중간고사	기말고사
반영비율	40 %	0 %	0 %	60 %

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

전공기초

교재 및 참고문헌

교재없이 수강 가능합니다.

자주 묻는 질문

평가 기준은 어떻게 되나요?

매주 과제 (40%) + 기말고사 (60%) 입니다.

[기말고사 제출방법]

메모장, 한글, 워드, 수기로 작성후 스캔 등 답안지를 작성 후 기말고사 페이지의 Upload your assignment 버튼을 눌러 답안 파일 업로드

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Subject

Engineering
(Computers & Communication)
강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

Course difficulty

intermediate
강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

Institution

National Research Foundation of Korea
운영 기관의 전화번호 입니다.

Phone

-
강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

Course Week
(Estimated Effort)

14week
(주당 01시간 30분)
본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

Accredited learning time
(Video Duration)

12시간 00분
(10시간 00분)
수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

Registration Period

2023.07.17 ~ 2023.10.23
강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

Classes Period

2023.07.25 ~ 2023.10.31