공지사항

안녕하세요.
 
2011년 봄학기에 개설되는 EE531 Statistical Learning Theory 과목에 대해 홍보하고자 합니다.
 
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개설학기: 2011년 봄학기
과목구분: 전기 및 전자공학과 석박사 전공 선택(3학점)
강의시간: 화, 목 10:30-12:00
강의실: 창의학습관(E11) #401
담당교수: 유창동
개요:
본 과목에서는 머신 러닝의 기본 개념을 소개하고, 관련된 다양한 기법들과 알고리즘들을 살펴볼 것입니다.
한학기동안 Perceptron과 linear regression 같은 주제에서부터 부스팅, 서포트 벡터 머신, 그래피컬 모델 등의
최신 주제들을 학습할 것입니다. 본 과목에서 다루는 대부분의 것들은 확률,통계적인 방법에 기반을 두고 있으며,
확률에 대한 제반 지식이 있으면 좋습니다. 이 과목을 통해 학생들은 최신 머신 러닝 기법들이 어떤 문제에 언제
어떤 식으로 적용될 수 있는지에 대한 기본적 아이디어를 얻게 되고, 텀 프로젝트를 통해 머신 러닝 기법을 직접
구현해볼 수 있는 기회를 가질 것입니다.
 

Lect.

Date

Topic

Reading

HW

L1

2/8, Tue.

Registration, Introduction

Chapter 1

L2

2/10, Thu.

ML, Bayesian approach I

Chapter 2, 3, 4

L3

2/15, Tue.

Bayesian approach II

Chapter 2, 3, 4

L4

2/17, Thu.

Decision Theory I

Chapter 2, 3, 4

L5

2/22, Tue.

Non-parametric Methods

Chapter 2

L6

2/24, Thu.

EM

Chapter 8

HW1 out

--

3/1, Tue.

No class(Samiljeol)

--

L7

3/3, Thu.

Graphical Model I

Chapter 8

L8

3/8, Tue.

Graphical Model lI

Chapter 8

L9

3/10, Thu.

Graphical Model IlI

Chapter 8

HW1 due, HW2 out

L10

3/15, Tue.

Regression l

Chapter 3

L11

3/17, Thu.

Regression ll

Chapter 3

L12

3/22, Tue.

Linear Classifiers

Chapter 4

L13

3/24, Thu.

Large-margin Classifier

Chapter 6, 7

HW2 due

--

3/29, Tue.

No Class(Midterm exam week)

--

--

3/31, Thu.

No Class(Midterm exam week)

--

L14

4/5, Tue.

Perceptron & Neural Network

Chapter 4

L15

4/7, Thu.

Kernel Classifiers I

Chapter 6, 7

L16

4/12, Tue.

Kernel Classifiers II

Chapter 6, 7

L17

4/14, Thu.

Model selection I

Chapter 3, 7

L18

4/19, Tue.

Model selection II: Generalization bounds, VC dimensions

Chapter 3, 7

HW3 out

L19

4/21, Thu.

Nearest Neighbor

Chapter 2

L20

4/26, Tue.

Tree

Chapter 8

L21

4/28, Thu.

Boosting l

Chapter 14

L22

5/3, Tue.

Boosting ll

Chapter 14

HW3 due

--

5/5, Thu.

No Class(Children's day)

--

--

5/10, Tue.

No Class(Vesak)

--

L23

5/12, Thu.

Feature Selection

--

HW4 out

L24

5/17, Tue.

Sampling

Chapter 11

L25

5/19, Thu.

Non-parametric Bayesian approach

Chapter 6

--

5/24, Tue.

No Class(Final exam week)

--

--

5/26, Thu.

No Class(Final exam week)

--

HW4 due

 
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과목 홍보자료와 실라버스를 첨부하였습니다.
 
과목에 대해 더 궁금하신 점이 있다면, 아래 방법으로 연락 주시기 바랍니다.
Tel. 5470
 
감사합니다.
 
김종민 드림.
 
 
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