강의계획서
| 교과목코드 | IG262006 | 교과목명 | 인공지능 특론 |
|---|---|---|---|
| 강의학과 | 인공지능융합학과 | 교수 | 김도현 |
| 교수소속 | 산업경영공학과 | 이수학년 | |
| 과목구분 | 과정구분 | 석·박사공통 | |
| 이메일 | ftgog@mju.ac.kr | 전화번호 |
| 주차 | 주제 |
|---|---|
| 1주차 | 수업 개요 |
| 2주차 | Predictive AI와 Prescriptive AI |
| 3주차 | Predict-then-Optimize의 two-stage 구조 |
| 4주차 | Prediction loss와 Decision regret의 차이 |
| 5주차 | SPO loss와 SPO+ surrogate |
| 6주차 | PyEPO 기반 DFL 구현 |
| 7주차 | Learning-to-Rank 관점의 DFL |
| 8주차 | 중간고사 |
| 9주차 | 인과추론 기초와 메타러너 |
| 10주차 | TARNet |
| 11주차 | CFRNet |
| 12주차 | Dragonnet |
| 13주차 | CATE 기반 최적 처치배정 |
| 14주차 | 프로젝트 발표 |
| 15주차 | 기말고사 |
| 16주차 |