商业人工智能研究室

Business AI Lab

 高级经营统计/ Advanced Business Statistics / 고급 경영통계

本课程为研究生课程。
课程从基本的统计学原理开始讲解，讲述统计学在经营学研究中的作用与意义。课程主要通过SPSS等软件，进行统计分析。涉及的主要统计算法有基础统计， T-test，ANOVA，相关与回归分析，Process Macro，Factor Analysis, 结构方程式建模 等。在课程的最后，根据学生的学习情况，会学习常用的 SmartPLS， Amos 等 基本知识。课程以中文授课。

通过课程学习，使学生明白一般统计理论，并且能够借助常规软件自行完成一定难度的课题。可以借助统计知识，看懂相关专业论文，且对完成博士研究主题中的统计分析打下基础。

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数据科学研讨/ Data Science Seminar/  데이터사이언스세미나

本课程可以理解为博士阶段MIS研究方向的介绍与入门课程。
课程在介绍一些主要数据分析工具的基础上，结合相关论文，体会如何借助大数据分析进行商业研究的方法。
包含理论，技术，论文阅读，未来展望等。
充分考虑到每个人对程序的理解度不同，在本课程中会照顾编程零基础的同学。
涉及内容有 AI历史， 机器学习理论，算法原理，主要算法（预测 & 分类）、 生成式AI，网络内容爬取，论文阅读， Python使用 等。
 
课程目标：
通过学习掌握阅读MIS领域 数据分析类论文的基本阅读能力。
对相关研究理论与方法有了解，且自己具有一定实操能力。
通过学习掌握阅读数据分析类论文的基本知识，理论与方法。开启一道阅读数据科学类论文的大门。
感兴趣的同学，通过练习，在今后的研究中，可以借助AI与分析工具，进行进深研究。

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大数据特殊主题研究/ 빅데이터 특수 과제연구/ Special Topics in Big Data/

课程简介：
本课程属于 经营情报方向(MIS) 的专业课。以MIS方向偏技术型/大数据型研究为主题，开展研究主题挖掘与研究进度的推进。属于《数据科学研讨Data Science Seminar》课程的后续课程。如果之前没有学习《数据科学研讨》，以至于对机器学习方式方法不熟悉的同学，也可以选课，但在研究的理解上，与研究的设计上，需要自学一些内容，会稍微辛苦一些。本课程回顾大数据的各类研究类型，重点探索目前大数据AI领域较新主题。比如，不同数据下AI预测的耗电量分析，不同数据下AI的预测可信度与公平性等。

课程目标：
能够读懂大数据相关研究论文，并在一个新的技术型主题上可以自己从零开始，查找文献，推进研究。形成自己查找研究热点与探索新知识的能力。课程中以论文阅读，相关主题研究进展，Term Paper等形式进行打分。如果你已有大数据/偏技术型的研究正在进行中，将此作为课程主题继续推进，也是可以的。
大数据/偏技术型的研究：指的是MIS方向中，借助Python进行的机器学习与AI相关研究。属于非问卷型研究。