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반도체
인공 지능, 기계 학습 세미나 Artificial Intellectual, Machine Learning Chapter 2. 기계 학습의 기초
2016.07.21
최근 알파고 vs 이세돌의 바둑 대전, KAIST의 휴보(HUBO)의 해외 대회 수상 등에 따라,
인공 지능 및 머신 러닝에 대한 관심이 나날이 높아져 가고 있는데요,
이러한 기술 동향에 발 맞추어 특허 6팀에서 인공 지능 및 머신 러닝 등에 대한
10부 기획 세미나를준비하려 합니다.
향후 일정
1. 동기 및 기초
2. 기계 학습의 기초
3. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류자
4. 로지스틱 회귀분석
5. 서포트 벡터 머신
6. 훈련, 검사, 규칙화[정규화]
7. 베이즈 네트워크
8. K-평균 알고리즘과 가우시안 혼합 모델
9. 은닉 마르코프 모델
10. 표본 추출 기반의 추론
보다 자세한 사항은 아래의 첨부자료에서 확인하실 수 있습니다.
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