Course
머신러닝을 위한 수학 코스
Mathematics for Machine Learning
머신러닝, 딥러닝에 자주 사용되는 수학적인 부분들을 학습하는 코스.
우리가 흔히 인공지능을 공부할 때 숙지하고 있어야 한다고 알려져 있는
필수 수학 지식인 선형대수학, 확률론, 미적분의 전범위를 다루는 것이
아닌 꼭 필요한 부분만을 선별하여 배우는 기초 강좌!

Mathematics for Machine Learning
머신러닝, 딥러닝에 자주 사용되는 수학적인 부분들을 학습하는 코스.
우리가 흔히 인공지능을 공부할 때 숙지하고 있어야 한다고 알려져 있는
필수 수학 지식인 선형대수학, 확률론, 미적분의 전범위를 다루는 것이
아닌 꼭 필요한 부분만을 선별하여 배우는 기초 강좌!
Machine Learning
바로 AI 아카데미의 머신러닝 코스에서는 기본적인 모델부터
시작하여 Unsupervised Learning 을 이해하기 위해
필요한 모든 알고리즘을 다루게 됩니다.
특히 Kernel 을 다루는 Kernel ridge-regression 과
머신러닝 모델들의 효율을 극대화 시킬 수 있는
Hyperparameter optimization 등 다른 곳에서
쉽게 접할 수 없는 강화학습에 대한 클래스를 진행할 예정입니다.
Deep Learning
딥러닝 코스에서는 기본적인 딥러닝 모델들을 시작으로
CNN, RNN 뿐만 아니라 이해하기 어려운 Autoencoder 와
GAN 모델 또한 심도있게 다루게 될 예정입니다.
딥러닝 모델들의 원리, 모델의 성능을 직접적으로 개선 시키는 법,
중요한 부분이지만 어렵기 때문에 다른 곳에서는 잘 가르치지 않는
방법까지 수업에서 다룰 예정입니다.
Enterprise Education
바로 AI 아카데미의 기업교육은 기업의 니즈와 레벨에 맞춰
커스텀화된 커리큘럼을 제공합니다. 아카데미의 디렉터
최승진 강사님의 삼성전자, SK Hynix, POSCO 등 대기업에서
수 백시간 이상의 머신러닝, 딥러닝 강의 이력과, 대기업 곳곳의
빅데이터 센터 자문 교수를 역임하고 기업에 필요한 기술을 전수한
이력을 통해 실제 현업에서 쓰게 될 다양한 머신러닝과
딥러닝 모델들에 대한 상담과 조언을 받아보실 수 있습니다.
< 출처 : 인공지능 전쟁은 곧 인재 전쟁...모자란 AI 인력에 해외로 눈 돌리는 삼성, LG >
인공지능의 암흑기를 깨고 딥러닝의 시대를 이끌어낸 '제프리 힌튼' 은 올해 인공지능 분야 최고 권위를 자랑하는 학회 AAAI 에서 차세대 딥러닝 모델인 캡슐 네트워크에 대한 최신 연구결과를 Turing Award Winner AAAI 강연을 통해 발표했습니다. 제프리 힌튼은 그의 최신 딥러닝 모델인 ‘Stacked capsule autoencoder’ 에서 inference 를 위한 중요한 방법으로 하나의 논문을 언급했습니다.
그 논문은 바로 한국의 최승진 교수와 AItrics, Kakao, Postech 그리고 옥스퍼드 대학교에서 공동으로 발표한 ‘Set transformer’ 입니다.