인공지능(AI), 로봇공학, finance과 biology를 포함한 현실 세계에는 불확실성이 도처에 존재한다. 데이터, 연산, 하드웨어의 증가로 인해, 우리는 기존의 결정론적 제어 시스템보다 훨씬 더 견고하고 적응적이며 일반화 가능한 복잡한 확률론적 제어 시스템을 설계할 수 있는 역량을 그 어느 때보다 강화할 수 있다. 본 프로젝트 기반 특과목에서는 확률론적 제어에서 이러한 중요한 방법들을 여러 가지 예시로 살펴본다. 주제에는 확률론적 dynamic programming, 확률론적 미분/차분 방정식(stochastic differential equations/SDE) 입문, 마르코프 연쇄 모델, 확률론적 프로그래밍, 베이지안 필터링(Bayesian filtering), 그리고 샘플링이 포함된다.
타학과 선수과목: 미적분학·상미분방정식과 동역학계(수리과학과)
기타: Python/MATLAB programming
시연속 그리고 이산 신호 및 시스템을 소개한다. 푸리에 급수, 푸리에 변환, 라플라스 변환, z 변환 및 그들의 응용에 대하여 알아보고 시불변 선형 시스템이 강조되면서 다양한 시스템에 대해서 알아본다.
타학과 선수과목 : MAS101 미적분학
선수과목
회로망, 공학시스템 또는 물리RP 등의 선형 모델에 대한 해석방법을 주로 다룬다. 상태변수 및 상태방정식, 선형 동적 방정식, 임펄스 응답 행렬, 가 제어성 및 가 관측성, state feedback 및 state estimator, 안정도, irreducible realization, canonical decomposition, matrix fraction 과 polynomial description, 다변수 시스템의 개요 등을 다룬다.
선수 과목 ‘EE210 확률과 기초 확률과정’에서 배운 기초적인 내용을 바탕으로, 확률과 확률과정을 좀더 높은 수준에서 다룬다. 다루는 주요 내용에는 집합의 대수, 극한 사건, 확률벡터, 수렴, 상관함수, 독립증분 과정, 복합과정이 들어있다.
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