“기계학습 –수학적 이해에서 알고리즘까지-” 강의 가이드

위 서적을 강의 교재로 채택하신 분들께 감사드리며 강의 준비에 도움을 드리고자 몇 가지 사항을 다음과 같이 정리하였으니 참고하여 주시기 바랍니다.

먼저 위 서적은 학부생들에게도 인공지능의 가장 핵심 원리인 인공지능을 강의하는 데 도움을 주고자 발간하였습니다. 따라서, 기계학습의 원리를 파악하는데 필요한 수학적 내용(미분, 적분, 벡터와 행렬, 선형대수, 확률과정, 기하, 정보이론 등)을 설명하였으니 학생들의 수준을 고려하여 이 내용들은 생략할 수도 있습니다.

두 번째로, 내용 중에 난이도가 높은 내용들은 학생들에게 적합한지 고려하여 강의 여부를 판단하시기 바랍니다. 생략되어도 무방합니다. 여기에 해당하는 부분은 아래와 같습니다.

p. 65 “참조: 오차함수의 통계적 의미”

p. 68 “참조: 교차 엔트로피 오차함수와 상대 엔트로피”

p. 79 “참조: 다층 퍼셉트론과 SoftMax 심층신경회로망의 오차함수 미분 비교”

p. 92 “6.2 LSTM의 구조”

p. 94 “6.3 LSTM의 전방향 계산”

p. 97 “6.4 LSTM의 역방향 계산”

p. 146 “9.5 컨볼루션의 다양한 형태”

p. 194 “11.7 독립성분분석에 의한 데이터의 잠재적 구조 발견”

p. 244 “13.5 심층 건볼루션 생성대립 회로망”

p. 247 “13.6 양방향 생성대립 회로망”

마지막으로 진도를 한 학기에 맞추기 위하여 생략할 필요가 있는 경우에는 다음 내용들은 생략하셔도 됩니다.

p. 217 “12.3 SOM”

p. 221 “12.4 SOM 학습의 개선”

p. 227 “12.6 클러스터의 평가”

p. 243 “13.4 생성대립 회로망의 구현”