연세대학교 데이터사이언스연구소

4월 18일(토)에 열리는 통계/데이터사이언스 특강 'Python을 이용한 딥러닝 기초'  강의에 대해 안내를 드립니다.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------* 강의 소개 이 강의에서 심층학습(deep learning)의 기본요소가 되는 인공신경망모형(artificial neural network models)을 다루고, 인공신경망의 구조 및 기본원리를 파악하고 경사하강법(gradient descent methods)을 통한 모형적합에 대해서도 학습하고자 한다. 또한 실제 예제들을 파이썬(Python) 라이브러리를 이용하여 인공신경망모형으로 분석해 본다. (인공신경망모형은 이미지, 텍스트 등의 비정형자료를 처리할 수 있는 심화모형인 합성곱 신경망(convolutional networks), 순환 신경망(recurrent networks)을 이해하기 위한 필수임)------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1. Zoom 링크 :  파트1: https://yonsei.zoom.us/meeting/register/hnTyobRxTUOKXDtGegsqNw파트2: https://yonsei.zoom.us/meeting/register/GGxiwUIpSwCe11jhPlWKkA2. 입장 : 아래와 같이 이름/성/이메일 주소에 해당 내용을 기입해 주세요. 3. 교재 : 교재는 온라인 배부 예정4. 기타 문의 : agapechoi@yonsei.ac.kr / 02-2123-3407

안녕하세요, 수강생 여러분.먼저 본 강의에 관심을 가지고 수강 신청해 주신 점 진심으로 감사드립니다.다름이 아니라, 강의 내용과 관련하여 변경 사항이 있어 안내드립니다.기존 「Python을 이용한 앙상블 러닝」으로 개설되었던 강의가 「Python을 이용한 고급 머신러닝」으로 변경되었습니다.변경 사유를 말씀드리면, 커리큘럼 검토 과정에서 앙상블 러닝의 핵심 개념들이 선수 과목에서 이미 상당 부분 다루어지고 있음을 확인하였습니다. 이에 따라 동일한 내용이 반복될 수 있다는 점을 고려하여, 보다 폭넓고 심화된 학습을 제공하고자 「Python을 이용한 고급 머신러닝」으로 강의 방향을 조정하게 되었습니다.본 강의에서는 지도학습, SVM, 비지도 학습, 다중 검정 등 실무에 적용 가능한 다양한 고급 머신러닝 기법을 다루며, 수강생 여러분의 분석 역량을 한 단계 더 향상시킬 수 있도록 구성하였습니다.강의 변경으로 혼선을 드린 점 양해 부탁드리며, 보다 유익한 강의를 제공할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.감사합니다.연세대학교 데이터사이언스연구소 드림

4월 11일(토)에 열리는 통계/데이터사이언스 특강 'R을 이용한 다변량 분석'  강의에 대해 안내를 드립니다.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------* 강의 소개 다변량분석은 변수들간의 인과 관계를 규명하여 결과를 예측하거나 설명하는 분석으로써, Multivariate normal distribution, Multivariate Regression, Discrimination and Classification, Clustering and Multidimensional Scaling의 기본 개념 안내하고, 실습을 통해 각자의 연구에 적용해 보도록 돕는다.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1. Zoom 링크 :  https://yonsei.zoom.us/j/85145241919?pwd=TGuqKxS6orXB0VqvJmiAZrghppbNLo.1회의 ID: 851 4524 1919암호: 234437---SIP로 참가• 85145241919@zoomcrc.com암호: 234437참가 지침https://yonsei.zoom.us/meetings/85145241919/invitations?signature=-LOBMAu5qHjhnvvl1VHf6ulrc4wm1ak2WBLt_dlse6c2. 입장 : 아래와 같이 이름/성/이메일 주소에 해당 내용을 기입해 주세요. 3. 교재 : 교재는 온라인 배부 예정4. 기타 문의 : agapechoi@yonsei.ac.kr / 02-2123-3407