강의계획서
| 교과목코드 | DL250002 | 교과목명 | 머신러닝을 위한 정보이론 기초 |
|---|---|---|---|
| 강의학과 | 정보통신공학과 | 교수 | 안진현 |
| 교수소속 | 컴퓨터정보통신공학부 정보통신공학전공 | 이수학년 | |
| 과목구분 | 과정구분 | 석·박사공통 | |
| 이메일 | wlsgus3396@mju.ac.kr | 전화번호 |
| 주차 | 주제 |
|---|---|
| 1주차 | 오리엔테이션 |
| 2주차 | 확률변수 |
| 3주차 | 확률변수의 독립 |
| 4주차 | 확률변수의 수렴 |
| 5주차 | 큰수의 법칙과 분포 수렴 |
| 6주차 | 조건부 확률, 마틴게일 |
| 7주차 | Kullback-leibler divergence (relative entropy) |
| 8주차 | 베이즈 정리 |
| 9주차 | 정규분포들의 기하학적 구조, Cramer-Rao lower bound |
| 10주차 | Bregman divergence, Mirror discent, and Natural gradient |
| 11주차 | Netflix problem and stochastic gradient descent |
| 12주차 | Markov process ,MCMC |
| 13주차 | 정보 기하, 미분 기하 소개-1 |
| 14주차 | 정보 기하, 미분 기하 소개-2 |
| 15주차 | 정보 기하, 미분 기하 소개-3 |
| 16주차 |