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통계적 학습이론

과목코드
주요연구
학점
과목구분
선수과목
EE531
Signal
3
선택(석/박사)

이 과목은 학생들에게 최근 머신 러닝 기술과 알고리즘들을 소개하고, 기초적인 개념과 직관력을 심어주는 것을 목적으로 한다. 강의에서 다룰 내용은 perceptron과 같은 고전적 개념에서부터 boosting, support vector machine, graphical model 등 최신 개념까지 포괄한다. 이 강의에서 소개될 대부분의 알고리즘은 통계적 추론을 기반으로 한다.

타학과 선수과목 : CS101 프로그래밍기초

권장과목

Circuit, Signal
EE201

회로이론에서는 전기 및 전자회로, 반도체 Memory, 전력전자, 통신 및 제어 시스템, VLSI 회로설계 연구에 필수적인 저항, 축전기, 인덕터 등의 회로소자와 회로 해석기법, 천이상태 및 정상상태 해석, 다상회로, 주파수 응답, Laplace 변환기법을 학습하고 응용하여, 창의적인 회로설계를 할 수 있는 기초소양 및 역량을 키운다.

권장과목
Communication, Signal
EE202

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

권장과목
Wave
EE204

본 과목에서는 전기자기장과 전자파의 기초를 강의한다. 구체적으로 벡터 및 벡터 미적분을 다루고, 정전계, 정자계를 강의한다. 이후에 시변 전기자기장을 다루고, 멕스웰 방정식을 소개한다. 마지막으로는 전자파 및 전송선의 기초 개념을 강의한다.

권장과목

본 과목에서는 전기 및 전자공학에 필요한 자료구조, 알고리즘, Web Programming, JAVA등을 학습한다. 또한 객체 지향적 프로그래밍 기법을 학습하며 프로그래밍 언어로는 C, JAVA를 사용한다.

권장과목
Circuit, Device, Computer, Communication, Wave, Signal
EE305

전자공학에 관한 필수적인 hands-on experience와 design 경험을 함양하기 위하여 실험을 수행한다.

권장과목