한국외국어대학교 Language & AI 융합학부
Hankuk University of Foreign Studies · 2026학년도 2학기
기계학습의 기본 개념부터 딥러닝과 강화학습까지, 이론과 실습을 통해 체계적으로 학습합니다. Python과 주요 머신러닝 라이브러리를 직접 다룹니다.
| 주차 | 주제 | 세부 내용 | 자료 |
|---|---|---|---|
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1주차 2026.09.03 기초 |
Introduction | Course Overview, Introduction to AI | 강의자료 |
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2주차 2026.09.10 지도학습 |
Supervised Learning (1) | Regression, Gradient Descent | 강의자료 |
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3주차 2026.09.17 지도학습 |
Supervised Learning (2) | Classification, SVM | 강의자료 |
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4주차 2026.09.24 평가 |
Evaluation & Ensembles | Evaluation Metrics, Decision Trees, Ensembles 추석 휴강 — 영상 강의로 진행 |
강의자료 |
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5주차 2026.10.01 신경망 |
Neural Networks (1) | Perceptron, Backpropagation | 강의자료 |
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6주차 2026.10.08 신경망 |
Neural Networks (2) | Optimizer, Regularization | 강의자료 |
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7주차 2026.10.15 실습 |
PyTorch Practice | Training Pipeline | 강의자료 |
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8주차 2026.10.22 시험 |
중간고사 | 1~7주차 범위 | — |
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9주차 2026.10.29 비지도학습 |
Unsupervised Learning (1) | K-means, GMM, Anomaly Detection | 강의자료 |
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10주차 2026.11.05 비지도학습 |
Unsupervised Learning (2) | PCA, SVD, t-SNE, Autoencoder | 강의자료 |
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11주차 2026.11.12 딥러닝 |
Deep Learning (1) | CNN, RNN, LSTM | 강의자료 |
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12주차 2026.11.19 딥러닝 |
Deep Learning (2) | Attention, Transformer, LLM | 강의자료 |
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13주차 2026.11.26 강화학습 |
Reinforcement Learning | MDP, Q-learning, RLHF | 강의자료 |
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14주차 2026.12.03 프로젝트 |
최종 프로젝트 발표 | Project Presentations | — |
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15주차 2026.12.17 시험 |
기말고사 | 9~13주차 범위 | — |
| 중간고사 | 30% |
| 기말고사 | 30% |
| 과제 (실습 + 최종 프로젝트) | 40% |
| 출석 | 0% |
| 총합 100% | |
출석과 수업 참여는 점수에 반영하지 않고 제출물로만 평가합니다. 과제 40%는 실습 과제와 14주차 최종 프로젝트를 합산하며, 최종 프로젝트는 개인 단위로 진행합니다.