AIaaS Laboratory - [2022] Fall Semester

LECTURES

Pattern Recognition and Machine Learning (Graduate course) (2022' 2nd semester in KwangWoon University)
Artificial Intelligence Applications (2022' 2nd semester in KwangWoon University)
Big Data Language (2022' 2nd semester in KwangWoon University)
Research Project to Train AI Engineer tailored to the Industry (2022' 2nd semester in KwangWoon University)

This course provides advanced topics in pattern recognition and machine learning fields. This course aims at fostering graduate students to obtain programming skills (Python or R) to implement the algorithms handled in the lecture. Overall, this course contains six parts: 1) Probability distributions for regression and classification tasks, 2) Dimensionality reduction, 3) Neural networks, 4) Kernel methods, 5) Ensemble learning, 6) Generative models, and 7) Semi-supervised learning.

- 본 과정은 현실 문제에서 빅데이터를 다루는데 있어 직면하게 되는 다양한 데이터 문제 상황에 대한 해결 기법을 학습한다. 수업 내용은 데이터 과학 프로젝트의 절차를 학습함과 동시에 중요한 다섯가지 문제 상황과 관련 기법을 포함한다.

1) 데이터 불균형 문제 (data imbalance problem)

2) 이상탐지 기법 (novelty detection)

3) 그래프 기반 학습 알고리즘 (graphical model)

4) 해석 가능한 인공지능 모델 (eXplainable AI)

5) 메타휴리스틱 (metaheuristics algorithms)

- 실습은 Python 언어와 오픈소스 라이브러리를 활용하여 직접 구현하고 문제 해결 능력을 배양한다.

- 실제 산업 현장에서 데이터를 다루면서 겪게 될 주요한 문제 상황의 유형을 이해한다.

- 데이터의 문제 상황을 사전 점검하고 적절한 기법을 활용할 수 있다.

- 비즈니스 목표 달성을 위한 데이터 분석의 체계적인 프로세스를 이해한다.

본 교육과정은 파이썬의 개발을 위한 이론적 배경과 함께 데이터 분석의 기초 가시화를 위한 실습내용이 포함되어 있다. 이론적인 부분은 동영상 강의를 통해서 충분히 습득하고 실습을 진행하여 파이썬 개발의 기초를 쌓는다. 강의와 실습시간 비율은 1:1 이고, 수업 중 퀴즈시험이 있을 수 있다. 파이썬 프로그래밍에 익숙해지기 위해서 다양한 개발환경(IDE)을 시도하고 코드의 형상관리도 할 수 있도록 기초를 가르칠 예정이다. 이 후 다양한 프로그래밍 예제를 실습함으로써 빠른 이해를 도모한다. 특히, 본 과목은 단순 개발 언어를 배우는 것이 아니라 데이터 분석 관점에서 데이터를 요약, 집계, 다차원분석하는 기본 절차를 학습하고 실무에 적용 가능한 실무적인 능력을 키운다.

- 파이썬 개발에 대한 기초 이해

- 파이썬을 이용한 객체지향적 프로그래밍 역량 강화

- 다양한 파이썬 개발 IDE의 이해 및 형상관리 기초

- 파이썬을 활용한 데이터 분석 능력 신장 (정형데이터 90%, 비정형데이터(이미지) 10%)

- 최적 의사결정 문제를 풀기 위한 파이썬 프로그래밍 맛보기

- 수업에서 배운 데이터 분석 및 가시화의 내용을 기초로 하여 팀프로젝트 수행