Course Outline

레슨 1: MATLAB 시작하기 기본 사항
1. MATLAB의 설치, 버전 이력, 프로그래밍 환경에 대해 간략하게 소개합니다.
2. MATLAB기본 작업(행렬 작업, 논리 및 프로세스 제어, 기능 및 스크립트 파일, 기본 도면 등 포함)
3. 파일 가져오기(mat, txt, xls, csv 및 기타 형식)
2과: MATLAB 발전과 개선
1. MATLAB 프로그래밍 습관과 스타일
2. MATLAB디버깅 기술
3. 벡터화된 프로그래밍 및 메모리 최적화
4. 그래픽 개체 및 핸들
강의 3: BP 신경망
1. BP 신경망의 기본 원리
2. MATLAB BP 신경망 구현
3. 사례 실습
4. BP 신경망 매개변수 최적화
강의 4: RBF, GRNN 및 PNN 신경망
1. RBF 신경망의 기본 원리
2. GRNN 신경망의 기본 원리
3. PNN 신경망의 기본 원리
4. 사례 실습
소단원 5: 경쟁 신경망 및 SOM 신경망
1. 경쟁적 신경망의 기본 원리
2. 자기 조직화 특징 맵(SOM) 신경망의 기본 원리
3. 사례 실습
6단원: 서포트 벡터 머신(SVM)
1. SVM 분류의 기본 원리
2. SVM 회귀 피팅의 기본 원리
3. SVM의 일반적인 훈련 알고리즘(차단, SMO, 증분 학습 등)
4. 사례 실습
7단원: 익스트림 학습 기계(ELM)
1. ELM의 기본원리
2. ELM과 BP 신경망의 차이점과 연관성
3. 사례 실습
8단원: 의사결정 트리 및 랜덤 포레스트
1. 의사결정나무의 기본원리
2. 랜덤 포레스트의 기본 원리
3. 사례 실습
소단원 9: 유전 알고리즘(GA)
1. 유전자 알고리즘의 기본 원리
2. 일반적인 유전자 알고리즘 도구 상자 소개
3. 사례 실습
10단원: 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘
1. 입자군집 최적화 알고리즘의 기본원리
2. 사례 실습
소단원 11: 개미 군체 알고리즘(ACA)
1. 입자군집 최적화 알고리즘의 기본원리
2. 사례 실습
12과: 모의 어닐링(모의 어닐링, SA)
1. 모의 어닐링 알고리즘의 기본 원리
2. 사례 실습
13장: 차원 축소 및 특징 선택
1. 주성분분석의 기본원리
2. 부분최소제곱의 기본원리
3. 공통 기능 선택 방법(최적화된 검색, 필터 및 래퍼 등)

Requirements

고급 수학 선형대수학

 21 Hours

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