모두를 위한 AI 강연 시리즈 

2주차. 기계학습과 정보엔트로피

2-1. 인공지능은 어떻게 개와 고양이를 구분할까? (융합과학기술대학원 곽노준 교수)

인공지능의 개념과 기계학습, 패턴인식에 대해 개념을 잡으며 학습모델에 대해서 간단히 설명하고 여러 문제들 중 특히 개와 고양이와 같은 범주를 어떻게 분류할 수 있는지에 대해 강연한다.  

Q1. 인간지능과 인공지능

Q2. 기계학습과 패턴인식

Q3. 지도학습이란?

Q4. 비지도학습이란?

Q5. 기계학습에서 특징이란?

Q6. 학습을 위한 모델은 무엇일까?

Q7. 분류문제란?

Q8. 손실함수와 목적함수

Q9. 딥러닝이란?

Q10. 종단학습이란?

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2-2. 정보엔트로피 (전기정보공학부 문태섭 교수)

정보이론에서 고안된 정보엔트로피의 정의와 의미를 살펴보고 AI 모델 학습과의 관계에 대해서 살펴본다. 

Q1. 날씨 기록을 효율적으로 저장하려면?

Q2. 정보 엔트로피의 정의 

Q3. 섀넌과 정보이론의 탄생

Q4. 정보 엔트로피의 의미와 성질

Q5. 교차 엔트로피와 상대 엔트로피

Q6. 상대 엔트로피의 의미와 성질

Q7. 상대 엔트로피와 상호 정보의 관계

Q8. 상호 정보와 채널 용량

Q9. 정보엔트로피와 AI모델 학습

Q10. 정보엔트로피의 AI 응용 분야

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