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 | 과목 소개, AI 개관 | 준비 중 |
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2주차 2026.09.10 지도학습 |
Supervised Learning (1) | 회귀, 경사하강 | 준비 중 |
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3주차 2026.09.17 지도학습 |
Supervised Learning (2) | 분류, SVM · 실습 sklearn | 준비 중 |
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4주차 2026.09.24 평가 |
Evaluation & Ensembles | 평가 프로토콜, 분류·회귀 지표, 결정 트리, 앙상블 · 실습 불균형 데이터 지표 비교 추석 휴강 — 영상 강의로 진행 |
준비 중 |
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5주차 2026.10.01 신경망 |
Neural Networks (1) | 퍼셉트론, 역전파 · 실습 PyTorch 기초 | 준비 중 |
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6주차 2026.10.08 신경망 |
Neural Networks (2) | optimizer, 정규화 · 실습 학습 루프와 과적합 | 준비 중 |
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7주차 2026.10.15 실습 |
PyTorch Practice | 학습 파이프라인 직접 구현 | 준비 중 |
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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, EM, 이상 탐지 · 실습 비지도 → 지도 성능 비교 | 준비 중 |
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10주차 2026.11.05 비지도학습 |
Unsupervised Learning (2) | PCA, SVD, t-SNE, autoencoder · 실습 임베딩 시각화 | 준비 중 |
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11주차 2026.11.12 딥러닝 |
Deep Learning (1) | CNN, RNN, LSTM · 실습 CNN과 gradient vanishing | 준비 중 |
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12주차 2026.11.19 딥러닝 |
Deep Learning (2) | Attention, Transformer, LLM · 실습 사전학습 모델 임베딩 | 준비 중 |
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13주차 2026.11.26 강화학습 |
Reinforcement Learning | MDP, Q-learning, policy gradient, RLHF · 실습 Q-learning | 준비 중 |
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14주차 2026.12.03 프로젝트 |
최종 프로젝트 발표 | 개인 프로젝트 발표 | — |
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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.