계명대학교

머신러닝입문(영어강의) [INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING]

학생들은 데이터 전처리, 특성 선택, 모델 평가의 기본을 배우게 됩니다. kNN, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트와 같은 유명한 알고리즘에 대해 깊게 파고들게 됩니다. 앙상블 방법과 같은 고급 주제를 발견하게 됩니다. 실용적인 연습과 실제 프로젝트를 통해 실질적인 경험을 얻게 됩니다. 모델 최적화, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 향상의 비밀을 발견하게 됩니다.

핵심역량과 교과목의 연관성

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

학과(전공) 교육목표의 연관성

학과(전공) 교육목표의 연관성을 나타낸 표입니다.
학과(전공) 교육목표	연관성
Ⅰ. 전자공학 분야에 필요한 창의적 전문인 양성	매우연관
Ⅱ. 현장 적응력이 뛰어난 실천인 양성	연관
Ⅲ. 글로벌시대에 경쟁할 수 있는 능력과 책임의식을 갖춘 인재 양성	연관

교과목 설명