계명대학교

머신러닝실무 [MACHINE LEARNING PRACTICE]

본 강의는 머신러닝의 핵심 개념을 설명하고 이론을 이해하기 쉽게 설명하는 수업이다. 학생들은 사이킷런, 케라스, 텐서플로를 이용해 실전에서 바로 활용 가능한 예제로 모델을 훈련하고 신경망을 구축하는 방법을 상세하게 학습하게 될 것이다. 수업 시간에 다양한 연습문제를 풀고, 학습한 내용을 확인하고 응용할 수 있을 것이다. 실제 데이터를 활용하여 머신러닝을 수행해 볼 것이며, 분류, 회귀, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 앙상블 학습 등 다양한 머신러닝 기법들을 학습할 것이다. 또한 케라스를 활용하여 인공신경망분석, 강화학습 등을 수행해봄으로써 다양한 머신러닝 기법들을 학습하게 될 것이다.

핵심역량과 교과목의 연관성

핵심역량과 본 교육과목의 연관성을 나타낸 표입니다.
인재상	특성	핵심역량	연관성
창의적 국제인(Creative Global Citizen)	도전적개척정신 F(Frontiership)	도전정신	연관
	도전적개척정신 F(Frontiership)	자기주도	연관
	윤리적봉사정신 A(Altruism)	감성역량	연관없음
	윤리적봉사정신 A(Altruism)	윤리적가치관	연관없음
	국제적문화감각 C(Culture)	외국어구사능력	연관없음
	국제적문화감각 C(Culture)	문화적포용력	연관없음
	창의적전문성 E(Expertise)	문제해결능력	매우연관
	창의적전문성 E(Expertise)	종합적전문지식	매우연관

학과(전공) 교육목표의 연관성

학과(전공) 교육목표의 연관성을 나타낸 표입니다.
학과(전공) 교육목표	연관성
Ⅰ. 빅데이터와 경영이론을 바탕으로 조직의 문제해결에 기여하는 창의적 인재 육성	매우연관
Ⅱ. 빅데이터와 경영에 관한 다양한 이론 및 실무지식을 겸비한 도덕적 경영정보인 육성	연관
Ⅲ. 글로벌 빅데이터 환경변화에 대응할 수 있는 국제적 감각을 가진 경영정보인 육성	연관

교과목 설명