2015. 12. 15: 다음 학기 강의계획과 NSF연구목록
지난 주 수요일 학과장과의 회의에서 그동안 3주 정도 기획해왔던 KSP 연구제안서를 포기하기로 하고,
얘기가 나왔던 나의 다음학기 강의에 대한 강의계획서가 아닌 (1) 수업운영계획서? 정도 되는 보고서를 내기로 했다.
(2) 또한 KOSEF에서 영어로 연구목록과 초록 등을 찾을 수 있다고 장담했는데.
막상 찾아보니 KOSEF는 한국연구재단/KRF로 통합된 것 같고 거기서 연구목록 등의 검색에는 한국인은 i-PIN을 만들어야 하는데,
그것을 위해서는 공인인증서가 필요하고 내 공인인증서는 지난 10월에 효력이 만기가 됐는데 갱신하지 못해서 다시 발부 받아야 하는데,
나는 현재 한국 전화를 임시정지시켜 놓아서 뭐든지 본인을 확인하기가 여기서 쉽지 않은 상황이다.
(A2)
어쨋던 그래도 NSF에 들어가 보니 여기서는 그냥 아무나에게 연구목록과 자세한 사항들이 검색가능하다.
오히려 너무 많이 나와서 적절히 필터링하는 것이 문제.
그래도 일단 아래의 주소와 검색하는 방법을 알려주면 되겠다.
(A1)
아래는 강의계획.
처음에는 여기에서 연구하는 "eLearning"/"전자교육"에 대해 내가 공부하는 책을 정리해서 과목을 개설할까 했는데, 여기 학과장이 나와 같은 인공지능 분야라서 그런지 나에게 "인공지능응용"에 대해서 강의해달라고 한다.
그래서 나는 내가 전공하고 강의를 해왔던 "인공신경망개론" 과목을 잘 정리해서 eLearning코스로 만들어 보는 기회로 삼기로 했다.
Teaching Plan for Spring Semester, 2016 for Y. Lee
Title: Applications in Artificial Intelligence (Introduction to Neural Network)
Lecturer: Yillbyung Lee, Ph.D.
Language of Teaching: English
Teaching Hours: 30, 90 minutes/week classes thru semester (15 weeks(?))
Objective of the course:
Introduce to students (1) what is Artificial Neural Network (ANN) and explain in relation to Artificial Intelligence (AI)
why it was developed, and (2) how it can be used to solve difficult problems given data without actually programming
(learning/automatic programming) the solutions by using learning capabilities of ANN,
and then (3) show how to use it using Matlab package in class,
(4) with optional* theoretical background studies (materials) of Neural Science.
Plan: (1) before the semester starts, much teaching materials will be put on eLearning system on campus;
(2) students are encouraged to scan thru those before class, and followed by in-class lectures on basic concepts
and idea as well as class discussions and simulations utilizing Matlab;
(3) two off-line examinations (mid-term and final) will be given and quiz on-line at the end of eLearning chapter
sessions will be given as well as semester project report;
(4) Ch.1 Introduction to Neural Network will talk about Artificial Intelligence and some of the problems AI faced
compared to Human intelligence, then brain structures and how it learns;
(5) Ch. 2* (may be skipped) Background Materials, Neurons and Brains
(Scientific American 1979 articles);
(6) Ch. 3 Neuron and Mathematical Models
(reading: Readings of McCulloch and Pitts paper on MP Net, 1943);
(7) Ch. 4 Perceptron Model and Perceptron Convergence Theorem
(reading: and Rosenblatt’s paper on Perceptron, 1965)
(8) Ch. 5 Multi Layered Perceptron (MLP) and Error Back Propagation (EBP) Learning;
(reading: PDP paper on EBP, 1985)
(9) Ch. 6 Radial Basis Function (RBF) Network
(reading: RBF)
(10) Ch. 7 Self Organizing Network (SOM)
(reading: …)
References: The core materials are from …, but students do not need to buy or read the textbook.
Reading class materials on eLearning system will be enough.
Reading some of the chosen reference materials are strongly recommended.
Semester project: project topic will be selected by students themselves, but de fault topic would be number recognition
using MLP on MatLab.
The input training samples has be devised by students, but can be minimal.