지오지브라로 인공지능 수학 자료 만들기Ⅰ(추세선과 최적화) 수강 신청

지오지브라로 인공지능 수학 자료 만들기Ⅰ(추세선과 최적화)

[지오지브라로 추세선부터 최적화까지!]

본 강의는 지오지브라를 활용해 추세선을 만들고 최적화를 실습하는 강의입니다.

특히 인공지능 수학 수업에서 학생과 직접 수행해 볼 수 있는 수업 방안이 담겨 있습니다.

이론 실습(3시간)

수준: 고등학교 진로선택교과 인공지능 수학(고2~3)

소프트웨어: 지오지브라

교과서: 인공지능 수학, 3~4단원 (출판사 무관)

핵심단어: 추세선, 손실함수, 경사하강법, 학습률, 최적화, 기계학습, 인공지능

실습순서:

1. 예측에 사용할 데이터를 수집합니다.

2. 데이터를 전처리한 뒤 지오지브라에 입력합니다.

3. 임의의 추세선을 그려 손실함수를 정의합니다.

4. 정의된 손실함수가 최솟값을 갖도록

미분을 활용하여 경사하강법을 시행합니다.

5. 학습률을 조절하여 최적의 추세선을 찾습니다.

1. 손실함수와 경사하강법을 이해한다.

2. 경사하강법을 이용해 자료에 최적화된 추세선을 찾는다.

차시	차시명	차시 내용
1 ~ 3 차시 (2022-06-11 09:00 ~ 2022-06-11 11:50)	손실함수와 경사하강법을 알아보자. [이론 실습]	[이론] 손실함수와 경사하강법의 원리를 학습한다. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 차이를 살펴보고 추세선을 최적화할 때 필요한 손실함수와 경사하강법을 이해한다. [강의에 나오는 수학을 이해하기 위해서는 고등학교 수학 수준의 지식이 필요합니다.] [실습] 코로나19 확진자 자료를 이용해 추세선을 최적화한다. 학습을 완료하면 자신이 수집한 자료를 바탕으로 추세선을 만들고 이를 최적화할 수 있습니다. 실습순서: 1. 예측에 사용할 데이터를 수집합니다. 2. 데이터를 전처리한 뒤 지오지브라에 입력합니다. 3. 임의의 추세선을 그려 손실함수를 정의합니다. 4. 정의된 손실함수가 최솟값을 갖도록 미분을 활용하여 경사하강법을 시행합니다. 5. 학습률을 조절하여 최적의 추세선을 찾습니다.