01wk-1: 강의소개

1. 강의영상

2. 이 수업을 들어야 하는 이유

pass

3. 이 수업을 듣지 말아야 하는 이유

1. F학점을 줄 수 있음.

• 모든 퀴즈를 보더라도 성적미달시 F학점 부여
• 졸업이 임박한 경우 수강을 권장하지 않음

2. 플립러닝

• 수업은 비대면수업으로 진행하며, 수업 시간에는 퀴즈를 봄.
• 대면 수업에 익숙하고 비대면 수업에 익숙하지 않은 학생들의 경우 수강을 권장하지 않음.
• 매주 진행되는 퀴즈가 부담스러운 학생은 수강을 권장하지 않음.

3. 기계학습, 기계학습활용

• 기계학습활용: 이론적인 설명을 최소화하고, 실습 및 활용에 중점을 둔 수업
• 기계학습: 이론과 실습을 같이 배우는 수업
• 기계학습활용과 기계학습은 선수과목관계가 아니며, 기계학습활용을 듣지 않고도 기계학습을 이해하는데 문제가 없음.

4. 잘하는 사람들이 많다.

• 통계학과 고학년, 타학과 고수들

5. 학점이 짜다.

• 짜게 느껴진다가 더 정확한 표현같아요

6. 파이썬문법이 선행되어야 함.

• 리스트를 만드는 방법, numpy array가 무엇인지, colab 사용방법 등을 설명하지 않음.

7. cost-effective 하지 않다.

• 여러가지 이유로..
• 이 교과목을 위해서 너무 많은 노력을 해야한다면 드랍하는 것이 좋다고 생각함.

4. 학점산정방식

- 강의계획서: 중간40, 기말40, 출석10, 과제10

- 실제운영: 퀴즈90, 과제10

• 매주 퀴즈를 보므로 출석은 퀴즈에 포함
• 중간/기말 대신 매주 퀴즈로 평가하므로 중간/기말 점수도 퀴즈에 포함된다고 볼 수 있음.