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개요

본 풀잎스쿨은 Siraj Raval의 "The math of Intelligence" 를 주교재로 하며,  Flipped Learning 형태로 함께 공부해나갑니다.

과정 완료시 모두의연구소 풀잎스쿨 Machine Learning and Mathematics Certificate를 드립니다. 

스케줄

일 시 : 매주 토요일 16:00~18:00

[Week 0] 오리엔테이션 

[Week 1] Intro + First Order Optimization - Derivatives, Partial Derivatives, Convexity : Support Vector Machines

[Week 2] Second Order Optimization - Jacobian, Hessian, Laplacian : Logistic Regressions

[Week 3] Vectors : Vector Spaces, Vector Norms, Matrices : K-Means Clustering

[Week 4] Matrix Operations - Dot Product, Matrix Inverse, Projections : Convolutional Neural Networks

[Week 5] Dimensionality Reduction - Matrix Decomposition, Eigenvectors, Eigenvalues : Recurrent Neural Networks

[Week 6] Probability Theory - Bayes Theorem, Naive Bayes, Laplace Smoothing : Random Forests

[Week 7] Hyperparameter Optimization - Bayesian vs Frequentist, Distributions, Bayesian Optimization : Gaussian Mixture Models

[Week 8] Stochastic Models - Generative Networks, Latent Dirichlet Allocation, Topic Modelling - LSTM Networks

[Week 9] Reinforcement - Markov Chains, Monte Carlo, Markov Decision Processes : Game Bot

[Week 10] Quantum Computing

[Week 11] Challenge or Supplements

[Week 12] Challenge or Supplements

( 본 스케줄은 풀잎스쿨 진행정도에 따라 변경될 수 있음)

주의사항

1. 풀잎스쿨은 학원 주입식 강의가 아닙니다.

기본적인 교재 학습은 모임 시작전에 마쳐야 하며(사전학습),

모임 시간에는 잘 이해가 안가는 부분이나 추가적으로 알면 좋은 것들에 대해 서로 논의합니다.

2. 3회 초과 사전학습을 해오지 않거나, 3회 초과 결석시 Certificate를 드리지 않습니다. 

 

선수과목

Python, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcmement Learning에 대한 사전지식이 어느정도 있으면 좋습니다.

(경험이 없으신 분들도 참여 가능하지만, 더 열심히 공부하셔야 합니다. ^^)

 

금액

월 55,000원 * 3개월 = 165,000원 

 

마감되었습니다.

신청 링크 : https://goo.gl/forms/QmIBgETVbrsfy1mu2

 

퍼실

박은수(내부퍼실),

모두의연구소 Research Director

김승일(내부퍼실),

모두의연구소 연구소장

※ 1/20일(토)는 퍼실님의 외부 특강 관계로 퍼실없이 진행됩니다.

 

참고자료

참고자료 1 : Siraj Raval, The Math of Intelligence https://www.youtube.com/watch?v=xRJCOz3AfYY&list=PL2-dafEMk2A7mu0bSksCGMJEmeddU_H4D

참고자료 2 : Syllabus  https://github.com/llSourcell/The_Math_of_Intelligence

참고자료 3 : Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, "Chapter 2. Linear Algebra," in Deep Learning Book

     http://www.deeplearningbook.org/contents/linear_algebra.html

참고자료 4 : Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, "Chapter 3. Probabilites and Information Theory," in Deep Learning Book

     http://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html

참고자료 5 : Python and Numpy Tutorial http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/