Teaching
Undergraduate
AI Mathematics (AI수학) : 2021-Spring, 2022-Spring
인공지능, 머신러닝 등 데이터 분석 기술은 다양한 수학적 원리를 기초로 하고 있다. 본 교과에서는 선형대수, 확률, 미적분, 최적화 등 인공지능에 필요한 수학 개념 및 해결 방법 등을 학습한다.
이와 더불어, 인공지능 핵심 원리와 수학적 개념을 연결하고, 이를 프로그래밍 언어인 파이썬을 통해 구현하는 방법을 경험한다,
Text Mining (텍스트 마이닝) : 2021-Spring, 2022-Spring
텍스트 마이닝은 자연어 이해, 자연어 생성 등 자연어 기반 데이터 분석 알고리즘 학습 및 구현을 목적으로 한다. 이와 관련하여, 텍스트 마이닝과 관련된 수학, 언어학 등의 기본 지식과
파이프라인 방식의 자연어 처리를 위한 핵심 원리, 자연어 처리 기술 기반 응용 시스템, 딥러닝 기반의 자연어 처리 기술 등의 다양한 주제를 포괄적으로 다룬다.
Discrete Mathematics (이산수학) : 2021-Fall, 2022-Fall
이산수학은 주로 정수, 논리 연산같이 서로의 값들이 연속적이지 않고 뚝뚝 떨어져 있거나 구분되어 '셀 수 있는' 것들을 주로 연구하는 학문이다. 수학의 논리적(logic) 개념, 집합(set)의 개념, 관계(relation), 함수(function), 그래프(graph), 트리(tree), 경우의 수 세기와 확률, 알고리즘, 점화 관계, 형식 언어와 오토마타 등의 개념과 기술들은 컴퓨터를 공부하는 데 아주 기초적이고 필수적이다. 즉, 컴퓨터의 기초가 되는 이산수학의 개념들을 이해하고, 이산수학의 내용이 컴퓨터의 어떤 분야와 연관 있는지를 배울 것이다. 이를 바탕으로 컴퓨터 분야의 문제들을 해결할 때 수학을 응용할 수 있게 한다.
Data Analytics (데이터 애널리틱스) : 2021-Fall, 2022-Fall
본 교과목 데이터애널리틱스는 데이터사이언스 내 주요 분야인 딥러닝, 프로세스마이닝을 다루는 과목이다. 딥러닝은 머신 러닝의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 훈련하는 학문이며, 프로세스 마이닝은 이벤트 로그를 기반으로 프로세스 모델, 예측 등 프로세스 관련 지식을 도출하는 학문이다. 이와 관련하여 본 교과는 관련 알고리즘 개념 및 오픈 라이브러리를 통한 적용 및 구현을 목적으로 할 것이다.