■ SNT 단대부고2 인공지능 기초 기말고사 대비 특강 안내
★ 이번 기말고사는 기계학습 알고리즘과 딥러닝이 주요 범위입니다.
단순히 개념과 용어를 암기하기보다
기계학습의 원리와 각 알고리즘의 특징을 이해하고,
딥러닝의 학습 과정을 단계적으로 분석하는 것이 중요합니다.
● 수업 : 11/27 금 PM 4:30-7:30 + 1회 직보
● 강의실 : 추후공지
♥ 수강신청 : https://zrr.kr/3zDGSu
▶ 1회 핵심 정리 + 1회 시험 직전보강
▶ 현강 / Zoom 라이브 / 녹화영상 수강 가능
● 강사 : 김태환T
서울대학교 기계항공공학부
Python · AI · 데이터 기반 정보과목 전문
대치동 주요 고교 정보 · 인공지능 내신 전문
● 수업 특징
구글 클래스룸 수업 자료(파이썬 소스 코드) 제공
정리노트 및 단원별 문제모음집 제공
기본 · 심화 · 실전형 모의고사 제공
기계학습 및 딥러닝 알고리즘 분석 집중 훈련
카카오톡 오픈채팅을 통한 질문 대응
현강 결석 시 녹화영상으로 복습 가능
단대부고 기말고사 범위에 맞추어
개념 이해 → 알고리즘 원리 → 딥러닝 구조 분석 → 문제 적용
순으로 체계적으로 대비합니다.
※ 이번 특강은 내신 대비 개념 · 알고리즘 분석 · 문제풀이 중심으로 진행되며,
개인 노트북은 지참하지 않아도 됩니다.
● 기말고사 주요 범위
1. 기계학습 알고리즘
→ 기계학습의 개념과 학습 과정
→ 지도학습과 비지도학습
→ 분류와 예측
→ 데이터와 특성(Feature)의 이해
→ 주요 기계학습 알고리즘의 원리
→ 알고리즘별 특징과 결과 해석
→ 학습 과정 및 문제 상황 분석
2. 딥러닝
→ 인공신경망의 기본 구조
→ 입력층 · 은닉층 · 출력층
→ 뉴런과 가중치의 역할
→ 활성화 함수의 개념
→ 딥러닝의 학습 과정
→ 신경망 구조와 데이터 처리 과정
→ 딥러닝 모델의 동작 원리와 결과 분석
● 수업 구성
1차 핵심 정리
→ 시험 범위 핵심 개념 체계적 정리
→ 기계학습 알고리즘별 원리와 특징 비교
→ 인공신경망과 딥러닝의 구조 및 학습 과정 정리
→ 주요 알고리즘의 실행 흐름과 문제 유형 분석
시험 직전보강
→ 핵심 개념과 주요 알고리즘 최종 점검
→ 기계학습 · 딥러닝 분석 문제 집중 풀이
→ 예상문제 및 실전 모의고사 풀이
→ 혼동하기 쉬운 개념과 중요 출제 포인트 최종 정리
● 제공 자료
1회차
정리노트 + 단원별 문제모음집
→ 시험 범위 핵심 개념 정리
→ 기계학습 · 딥러닝 주요 유형별 문제 제공
2회차 : 직전보강
기본 · 심화 · 실전형 모의고사 세트
→ 난이도별 실전 문제를 통한 최종 점검
→ 다양한 유형의 문제를 통한 시험 적응 훈련
기본형 → 심화형 → 실전형으로 단계적으로 구성하여
시험 직전까지 충분히 연습할 수 있도록 합니다.
☎ SNT 학원 02 508 0586
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