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Reinforcement learning : state-of-the-art
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Logic Programming '89 : proceedings of the 8th Conference, Tokyo, Japan, July 12-14, 1989
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QoS 기반의 10기가비트 이더넷 기술 개발 : [최종 연구개발 결과보고서] =
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Computer science logic : 5th Workshop, CSL '91, Berne, Switzerland, October 1991 : proceedings
Computer science logic : 5th Workshop, CSL '91, Berne, Switzerland, October 1991 : proceedingsAdvances in optimization and parallel computing : honorary volume on the occasion of J.B. Rosen's 70th birthday
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Multi-agent systems : methodologies and applications : second Australian Workshop on Distributed Artificial Intelligence, Cairns, QLD, Australia, August 27, 1996 : selected papers
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Programming languages and systems : 8th European Symposium on Programming, ESOP'99, held as part of the Joint European Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS'99, Amsterdam, The Netherlands, March 22-28, 1999 : proceedings
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SIP handbook : services, technologies, and security of Session Initiation Protocol
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Deep learning for NLP and speech recognition
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Machine learning for medical image reconstruction : 4th International Workshop, MLMIR 2021, held in conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, October 1, 2021, Proceedings
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Methodologies for intelligent systems : 8th International Symposium, ISMIS '94, Charlotte, North Carolina, USA, October 16-19, 1994 : proceedings
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Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications
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Ajax 입문 =
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제로 트러스트 보안 : 기업 환경에서의 보안 운영
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Human-computer interaction : 4th international conference, EWHCI '94, St. Petersburg, Russia, August 2-5, 1994 : selected papers
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나의 첫 알고리즘 + 자료구조 with 파이썬 : 누구나 쉽게 배우는 알고리즘 + 자료구조 입문서
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(HTML5+CSS3+JavaScript) 차세대 웹 프로그래밍
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Complexity and cryptography : an introduction
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Computer security management
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Advances in case-based reasoning : 4th European workshop, EWCBR-98, Dublin, Ireland, September 23-25, 1998 : proceedings
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Ou F.,Xu J.Iranian Journal of Science and Technology. Transactions of Electrical Engineering
Nandini, Durgesh; Yadav, Jyoti; Rani, Asha; Singh, Vijander; Kravchenko, Oleg V.; Rathee, NeeruInternational Journal of Computational Intelligence Systems
Bozdag Z.,Talu F.M.2020 IEEE 11TH LATIN AMERICAN SYMPOSIUM ON CIRCUITS & SYSTEMS (LASCAS)
Siqueira, Icaro; Correa, Guilherme; Grellert, MateusJournal of Supercomputing
Dal D.,Celik E.Digital Threats: Research and Practice
Jinxin Liu; Burak Kantarci; Andrew Malton; Murat Simsek; Andrew Walenstein; Melike Erol-KantarciIEEE Access
Ma X.,Jin R.,Sohn K.A.,Paik J.Y.,Chung T.S.IEEE Access
Jin, Yeongbong; Chang, Woojin; Ko, BonggyunProcedia Computer Science
Ghadekar, Premanand; Ingale, Varad; Pungliya, Vithika; Bhonsle, Roshita; Raut, Ankur; Purohit, AtharvaIEEE Transactions on Vehicular Technology
Elsayed M.,El-Banna A.A.A.,Dobre O.A.,Shiu W.,Wang P.The Visual Computer: International Journal of Computer Graphics
Hijam, Deena; Saharia, SaratIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
Cheng D.,Li S.,Zhang H.,Xia F.,Zhang Y.Peer-to-Peer Networking and Applications
Goyal S.B.,Bedi P.,Kumar J.,Varadarajan V.Journal of Food Engineering
Wu X.,Meng Y.,Zhang J.,Wei J.,Zhai X.IEEE Access
Liu J.,Wang J.,Zhou Y.,Liu F.Design & Manufacturing
한봉석, 권혁원, 신봉철IEEE ACCESS
Yang, Jianfeng; Chen, Jing; Wang, XibinHuman-centric Computing and Information Sciences
Alqarni M.A.,Chauhdary S.H.,Malik M.N.,Ehatisham-ul-Haq M.,Azam M.A.IEEE Transactions on Services Computing
Sami H.,Mourad A.,Otrok H.,Bentahar J.전선 / 학사
이 교과목은 디지털 아트의 중심 요소인 데이터와 이미지의 관계를 탐구한다. 학생들은 데이터 시각화, 디지털 이미지 제작, 그리고 인터랙티브 미디어 아트의 이론과 실습을 통해 현대 디지털 환경에서 이미지와 데이터가 어떻게 상호작용하는지 이해하고 창의적인 작품을 제작한다.전선 / 학사
이 교과목은 현대 미술과 미디어 예술의 핵심 요소인 영상, 시간, 이미지의 관계를 탐구한다. 학생들은 비디오 아트의 역사적 배경과 주요 작품들을 살펴보고, 이미지의 시간적 표현과 영상 미학에 대한 이해를 바탕으로 자신만의 창의적이고 실험적인 영상 작업을 진행한다.전선 / 학사
“데이터 기반의 지역사회 문제 해결”교과목은 지역사회의 문제를 데이터와 자산기반 접근법으로 탐구하고 해결하는 방법을 학습한다. 디자인 씽킹과 윤리적 데이터 사이언스를 활용하여 문제 정의부터 해결책 설계 및 실행까지의 과정을 체계적으로 경험한다. 학생들은 지역사회 자원을 활용해 파일럿 프로젝트를 수행하며 실질적인 문제 해결 역량을 키우게 된다. 또한, 문제를 발굴하고 해결 방법을 도출하는 과정에서 목표 설정, 분석 기술, 성과 관리 등 단계별 평가를 진행한다. 이를 통해 데이터 기반의 창의적이고 지속 가능한 지역사회 개발 방안을 제안할 수 있다.전선 / 대학원
이 강좌의 목적은 혁신의과학 연구 자료 분석을 위해 실제적인 경험을 하게끔 하는 것이다. 이를 위해 다양한 분석 방법을 공부하고, 각자의 연구 가설에 따라 어떤 방법을 이용할 지를 결정할 수 있으며, 혁신의과학 융합 연구에 대한 적용을 통해 결과를 해석할 수 있도록 강좌를 구성한다. 학생들은 혁신의과학 융합 연구 중 몇 가지 예제 자료를 받을 것이며 이 자료를 직접 분석함으로써 문제 해결을 할 수 있는 능력을 키운다.전선 / 대학원
딥러닝은 주어진 입력 데이터를 심층인공신경망으로 가공하여 원하는 테스크에 대해 좋은 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 입력 데이터는 입력이 표현된 방식과는 확연히 다른 방식으로 표현되게 되고, 이러한 표현 방식의 변화를 통하여 원하는 정보를 잘 활용할 수 있게 된다. 본 강의에서는 딥러닝의 중요 연구주제 중 지도학습, 비지도학습, contrastive learning, domain generalization, meta learning, 등과 같은 학습기법들에 대해 논의하고 이를 통하여 표현학습에 대해 이해하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
현대의 사회문화적 환경에 기반하여 동시대 금속공예의 의미와 역할을 다양한 관점에서 탐구함으로써 개별 작품 연구의 주제, 목적 및 방법을 구체화하고 이를 발전시킨다.전선 / 대학원
코퍼스, 즉 전산화된 자연 텍스트 모음은 다양한 응용언어학 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 교과목은 언어 코퍼스 분석에 일반적으로 사용되는 방법과 기법을 다루고, 코퍼스가 외국어 학습 및 교육을 위해 활용될 수 있는 여러 방안을 소개하고자 한다.전선 / 학사
이 과목은 데이터를 시각적으로 표현하여 복잡한 정보를 이해하고 전달하는 능력을 개발하는 데 중점을 둔다. 다양한 시각화 도구와 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 효과적으로 시각화하는 방법에 대해 학습한다. 학생들은 데이터 시각화 기본 원칙과 규칙을 배우며 이를 활용하기 위한 도구들(Python, R)을 다루는 법을 배울 것이다. 이외에도 상호작용과 애니메이션을 위한 시각화 및 전처리 기법, 시각화 사용사례 등을 학습함으로써 탐색적 자료분석 능력을 함양한다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 대학원
디지털 병리 영상은 조직 및 세포 대상의 영상으로, 인공 지능 및 디지털 기술의 발달로 의료 디지털 영상 자료의 주요 자원으로 부상하고 있다. 병리학은 생물의 구조 단위를 현미경 수준으로 관찰하고 분석 연구하는 분야로 생물학과 임상학의 이론과 실제를 중개하는 학문 분야이다. 이 강좌에서는 병리 디지털 영상의 병리학적 기본 구성을 이해하고, 임상 및 생물학적 연구 분석을 위해 사용되는 이미지 분석법에 대하여 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통하여 학생들의 병리 영상 속의 병리학적 기초와 의미, 영상 획득의 기술적 방법 및 종류, 디지털 병리 영상 분석의 최신 기법 및 임상 및 연구에서의 활용법에 대한 최신 트랜드를 배운다.전선 / 대학원
통계적 기계학습 방법은 데이터과학 및 인공지능 분야에서 핵심 방법론으로 사용되고 있다. 본 강의에서는 통계적 기계학습 방법론을 소개하고 기본 이론을 배운다. 주로 지도학습방법론을 위주로 다루며, 의사결정론, 고차원 선형모형, 비모수 함수추정, 의사결정나무와 앙상블, Support vector machine 그리고 딥러닝에 대한 이론 및 알고리즘을 가르친다. 그리고 지도학습 알고리즘을 관통하는 통계학적 원리인 M-추정량에 대해서 논의한다.전선 / 대학원
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기술은 고객 및 시장 분석부터 전략적 의사결정에 이르기 까지 기업 경영 전반에 수많은 혁신을 일으키고 있다. 본 과정은 MBA 학생들에게 비즈니스 애플리케이션에 특화된 핵심 AI/ML 알고리즘들을 실습 중심으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 고객 이탈 예측, 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 수요 예측, 맞춤형 추천 시스템과 같은 실전 사례들을 통해 머신러닝의 실용적인 적용 방법을 익히게 되며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 별도의 프로그래밍 경험 없이도 데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘 적용을 위한 기초적인 코드 구현 기술을 습득하게 된다. 본 과정을 수료한 학생들은 머신러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 대학원
이 수업은 양적 사회학 연구에 사용할 분석 툴킷을 개발하기 위한 체계적인 접근법을 제공하고자 한다. 이 수업의 두 가지 중요한 목표는 다음과 같다: (1) 인과관계 추론 모델의 통계적/사회과학적 토대를 이해하고, (2) 관찰 또는 실험 데이터를 사용하여 이러한 모델을 실제로 적용하는 것이다. 이 수업에서는 잠재적 결과/반사실 접근법, 성향 점수 모델, 도구 변수 방법, 고정 효과 모델, 이중차분법, 회귀 불연속 설계 및 기타 인과 모델에 대해 다룬다. 구체적으로는 다음 사항들에 초점을 맞춘다: (1) 인과관계에 대한 통계적 및 사회과학적 이해, (2) 인과관계 추정에 대한 추론적 위협, (3) 기존의 인과관계 추론 모델, (4) 이러한 모델로 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 논의한다. 이 강의에서 배우게 되겠지만, 인과 추론 모델도 다른 종류의 통계 모델과 마찬가지로 추정에 중요한 다양한 가정을 토대로 한다. 이러한 가정을 알지 못하면 인과관계 추론 모델을 배포하는 것은 무의미하고 심지어 위험하기조차 할 수 있다. 따라서 강의의 상당 부분은 각 인과 추론 모델의 기초가 되는 가정이 무엇인지, 왜 그러한 가정이 필요한지, 언제 문제가 되는지, 그리고 우리가 할 수 있는 다른 일은 무엇인지에 초점을 맞출 것이다. 또한 이러한 모델을 사용하여 데이터를 분석하고, 결과를 해석하고, 발표된 연구를 비판적으로 검토하는 방법도 중점적으로 다룰 것이다. 이 과정을 수강하려면 회귀에 관한 통계 과정을 이수하고 패널 모델에 대한 지식이 어느 정도 있어야 하며, 자신의 연구에서 인과 관계에 대한 질문을 던지고자 하는 의지가 있어야 한다. 고급 통계 과정을 수강했다면 더 좋겠지만, 이 과정을 수강하기 위한 전제 조건은 아니다. 사회과학자는 양적 연구든 질적 연구든 항상 인과적 관점에서 연구 설계와 추론을 생각하게 되므로 인과적 개념을 한두 개만 익혀서 자신의 연구에 적절히 적용하더라도 질 높은 연구를 진행할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 학부 인간컴퓨터상호작용(Introduction to Human-Computer Interaction) 과목의 상위 대학원 교과목으로서, HCI분야 연구 수행에 있어서 필수적인 HCI 모델, 이론, 프레임워크에 대해서 보다 깊이 있게 소개하고, HCI의 다양한 응용분야(Information Visualization, Mobile Interaction, Visual Analytics, Social Computing 등)에서 실제 문제 해결에 적용하는 방법론 및 기술을 숙지할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이터베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.본 교과목은 빅데이터와 인공지능의 예술적 가능성에 관심이 있는 수강생들을 위해 기술과 예술이 만나는 접점에서 제기될 수 있는 다양한 주제의 논의들을 소개한다. 오늘날의 예술은 빅데이터와 인공지능을 예술 창작을 위한 매체로 적극 활용하고 있을 뿐만 아니라 인공지능 자체도 기존의 문학작품, 회화 작품, 음악 작품과 유사한 것을 만들 수 있게 되었다. 그러한 사례들과 그들의 성취, 한계 등을 살펴볼 필요가 있다. 이는 예술적 논의이다. 그러한 사실로부터 출발하여, 근대 이래 합리적 이성의 대척점에서 인간의 감성 능력을 대변하는 것으로 간주되어 왔던 예술이 과연 인공지능에 의해서도 창작될 수 있는지를 예술의 개념과 예술철학의 논의와 연계하여 살펴본다. 이것이 예술 철학적 논의이다. 여기에는 ‘예술,’ ‘창의성,’ ‘상상’과 같은 개념들이 철학적으로 어떻게 이해되고 필요하다면 어떻게 재정의될 수 있는지, 그리고 궁극적으로 이 모든 것은 ‘인간’에 대한 어떤 성찰을 가져오는지에 대한 논의도 포함된다. 음악, 미술, 허구적 이야기 등 전통적인 장르뿐 아니라 새로운 매체로서의 게임과 가상현실도 다루면서 결국 예술이란 무엇이고 빅데이터 인공지능은 ‘예술’을 ‘창작’할 수 있는지를 생각해 보는 시간을 갖도록 한다.
데이터가 존재하지 않습니다.