본 강의에서는 기계학습의 기본 원리와 응용분야를 모델링과 예측; 학습문제 그리고 신호를 요약한다는 관점에서 소개한다. 구체적으로 generalization, over-fitting, regularization, deep learning, regression, classification, clustering, recommendation problems, probabilistic modeling, reinforcement learning, 내용을 다룬다.
타학과 선수과목 : CS101 프로그래밍기초
