Topics in Artificial Intelligence (2017 Spring – 240030)
“Student-teacher relationships are based on trust. Acts, which violate this trust, undermine the educational process. Your classmates and the instructor will not tolerate violations of academic integrity”
1. Course Schedule & Lecture Notes
- March 14 – Neural Networks
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April 11 – Convolutional Neural Networks – I
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April 18 – Convolutional Neural Networks – II
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April 25 – Reinforcement Learning – I
2. Course Information
- Professor: Youn-Hee Han (Rm. B303, Tel: 560-1486, yhhan@koreatech.ac.kr)
- Github Repository: https://github.com/linklab/aiclass
- Classes: Tuesday (19:00 – 22:00)
- Lecture Room: 4공학관 B318
- Prerequisites
- Programming background (and experience with Python) required.
- References (Book Report 소스)
- 인공지능 혁명 2030 : 제4차 산업혁명과 정치혁명의 부상, 더블북, 2016년 9월
- 4차산업혁명 인공지능 빅데이터 : 세계 최고의 인재를 키우는 기업 경영 & 관리 시스템, 경향BP, 2016년 11월
- 미래학자의 인공지능 시나리오 – AI 미래보고서, 코리아닷컴, 2016년 10월
- 인공지능 네트워크와 슈퍼 비즈니스 사물 인터넷, 그 다음 세상, 리더스북, 2016년 4월
- 인공지능 컴퓨터가 인간을 넘어설 수 있을까?, 한림출판사, 2016년 9월
- 포스터 프로보스트, 톰 포셋 (강권학 옮김), 비즈니스를 위한 데이터 과학 빅데이터를 바라보는 데이터 마이닝과 분석적 사고, 한빛미디어, 2014년 7월
- 사토 히로유키 외 (정인식 옮김), 데이터 과학자, 무엇을 배울 것인가 : 빅 데이터 시대의 데이터 과학자 양성 독본, 제이펍, 2014년 6월
- 니시우치 히로무 (신현호 옮김), 빅데이터를 지배하는 통계의 힘: 통계학이 최강의 학문이다, 비전코리아, 2013년 7월
- 니시우치 히로무 (신현호 옮김), 빅데이터를 지배하는 통계의 힘: 실무활용 편, 비전코리아, 2015년 8월
3. Logistics
- Attendance – One class absence will result in the deduction of two points out of 100 points. Three absences will not result in ten points deduction, but “failure” (i.e., grade ‘F’) in this course.
- Exam – There will be the final exam for the evaluation of the knowledge learned from the class.
- Book Report – Students should read one of books listed in the references, and submit a book report.
- Home Works – Much evaluation mark will be counted.
4. Evaluation
- Attendance (10%)
- Book Report or Home Works (40%)
- Final Examination (50%)