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응용통계학과 부전공한 썰 | |||
== 다전공 제도 소개 == | |||
* 부전공 : 전공 21학점 | |||
* 학생설계전공 : 전공 36학점 (?) | |||
* 복수전공 : 전공기초 + 전공 45학점 | |||
== 다전공 비교 == | |||
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| 부전공 | |||
| 학생설계전공 | |||
| 복수전공 | |||
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| 주전공 심화 이수 | |||
| O | |||
| X | |||
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| 전공 기초 | |||
| X | |||
| X | |||
| O | |||
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| 졸업시험 | |||
| X | |||
| X | |||
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== 자동화 == | |||
수동 인식 vs 자동 인식 | |||
* 인식해야 할 문제 | |||
예) 점심시간이 되었는가? Yes/No | |||
점심 메뉴가 맛있는가? | |||
필기체 인식 | |||
키와 몸무게로 비만 여부를 예측하라 | |||
== 1학년 2학기 == | |||
* 확률 및 통계를 수강하다. | |||
* 확률 및 통계를 수강하면서 인상적이었던 두 가지? | |||
*** 선형 회귀 | |||
*** 신뢰구간과 가설검정 | |||
***** 가설검정 : 동전을 100번 던져서 앞면이 K번, 뒷면이 100-K번 나왔을 때, 이 동전은 앞면과 뒷면이 나올 확률이 똑같은가? | |||
***** 신뢰구간 : 동전을 100번 던져서 앞면이 나오는 횟수? | |||
***** 신뢰구간/예측구간 | |||
== 깨달음 == | |||
* 어짜피 완벽한 분류/예측을 할 수는 없군 | |||
* 통계를 사용하면 그나마 객관적인 조건을 만들 수 있겠군 | |||
* 인공지능을 하려면 확률 및 통계 지식이 필요하겠군 | |||
* 통께는 인공지능 외에도 쓸만헤겠군 (Service Science) | |||
* 근데 난 복수전공 할 학점이 안되잖아? | |||
== 2학년 1학기 부전공 시작 == | |||
* 응용통계학과 교과과정 설명 | |||
** 수리통계학(1), 표본론, 통계수학(1), 수리통계학(2), 응용확률론 | |||
** 회귀분석, 범주형자료분석, 다변량통계분석, 데이터마이닝, ~~시계열분석론(1) drop!~~ | |||
Revision as of 08:32, 29 June 2017
응용통계학과 부전공한 썰
다전공 제도 소개
- 부전공 : 전공 21학점
- 학생설계전공 : 전공 36학점 (?)
- 복수전공 : 전공기초 + 전공 45학점
다전공 비교
| 부전공 | 학생설계전공 | 복수전공 | |
| 주전공 심화 이수 | O | X | X |
| 전공 기초 | X | X | O |
| 졸업시험 | X | X | O |
자동화
수동 인식 vs 자동 인식
- 인식해야 할 문제
예) 점심시간이 되었는가? Yes/No
점심 메뉴가 맛있는가? 필기체 인식 키와 몸무게로 비만 여부를 예측하라
1학년 2학기
- 확률 및 통계를 수강하다.
- 확률 및 통계를 수강하면서 인상적이었던 두 가지?
- 선형 회귀
- 신뢰구간과 가설검정
- 가설검정 : 동전을 100번 던져서 앞면이 K번, 뒷면이 100-K번 나왔을 때, 이 동전은 앞면과 뒷면이 나올 확률이 똑같은가?
- 신뢰구간 : 동전을 100번 던져서 앞면이 나오는 횟수?
- 신뢰구간/예측구간
깨달음
- 어짜피 완벽한 분류/예측을 할 수는 없군
- 통계를 사용하면 그나마 객관적인 조건을 만들 수 있겠군
- 인공지능을 하려면 확률 및 통계 지식이 필요하겠군
- 통께는 인공지능 외에도 쓸만헤겠군 (Service Science)
- 근데 난 복수전공 할 학점이 안되잖아?
2학년 1학기 부전공 시작
- 응용통계학과 교과과정 설명
- 수리통계학(1), 표본론, 통계수학(1), 수리통계학(2), 응용확률론
- 회귀분석, 범주형자료분석, 다변량통계분석, 데이터마이닝, ~~시계열분석론(1) drop!~~