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    • AI(인공지능) 융합 스마트 HVAC(공기조화기술)

      본 교육과정은 실무적 인공지능 융합 스마트 공기조화기술 지식 제공을 위해서, 냉동 공기조화기술의 기초, 이론, 응용을 접목한 전문 지식을 바탕으로 공기조화기술 (HVAC) 기초, 사물인터넷(IoT)과 제어 기술, 인공지능(AI)과 냉동공조, 그리고 스마트 에너지 이론의 강좌로 구성되었습니다.

      총 주차 45 강좌 수 4
    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    [수업내용]
    인공지능과 냉동공조의 이해와 활용하는 능력을 키우기위해안공지능과머신러닝의이해,신경망딥러닝개념과응용을습득하는활용과정

    [학습목표]
    1. 인공지능과 냉동공조의 기본 원리를 이해할 수 있다.
    2. 인공지능을 응용한 냉동공조를 이해하고 활용하는 능력을 키울 수 있다.
    3. 인공지능의 냉동공조 응용에 대한 공학적 기술을 익힐 수 있다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

    [강의계획서]

    1주차 인공지능의이해

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 인공지능의개념

    l  3차시 : 기계학습의종류

    l  4차시 : 기계학습의활용분야

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    2주차 인공신경망(1)

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 인공신경망의구성

    l  3차시 : 인공신경망의학습원리

    l  4차시 : 인공신경망의학습과정

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    3주차 인공신경망(2)

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 데이터전처리

    l  3차시 : 모델성능최적화(1)

    l  4차시 : 모델성능최적화(2)

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    4주차 신경망기반 심층학습

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 순환신경망과합성곱 신경망의 개요

    l  3차시 : 순환신경망

    l  4차시 : 합성곱신경망

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    5주차 인공신경망의개발

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 인공신경망의개발환경

    l  3차시 : 인공신경망개발(1)

    l  4차시 : 인공신경망개발(2)

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    6주차 인공신경망모델의 활용

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 개발된모델의 활용

    l  3차시 : 반복법의원리와 종류

    l  4차시 : Newton반복법

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    7주차 유전알고리즘

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 유전알고리즘의원리와 구조

    l  3차시 : 유전알고리즘개발(1)

    l  4차시 : 유전알고리즘개발(2)

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈

     

    8주차 냉동공조와인공지능

    l  1차시 : 들어가기

    l  2차시 : 인공지능의적용분야(1) - 열전달

    l  3차시 : 인공지능의적용분야(2) - 히트펌프 시스

    l  4차시 : 인공지능의적용분야(3) - 제어기술 및 최적화

    l  5차시 : 정리하기

    l  학습활동 : 퀴즈,토론

     

    9주차 기말고사

    강좌운영팀 소개

    교수자

    이동찬 professor
    이동찬 교수
    ∙소속 : 서울시립대학교 기계정보공학과 교수
    ∙학력 : 고려대학교 기계공학 박사
    ∙주요경력 :
    - 고려대학교 기계공학 박사 (열관리시스템, 이상유동, 냉동공조, 신재생열원)
    - ‘최상홍 인재학술상’ (대한설비공학회, 2020.11) 수상
    - 한국산업연구원 사업 검토위원
    - 한국토지주택공사 기술 심사평가 위원
    - 대한기계학회 평의원
    ∙E-mail: dclee@uos.ac.kr

    강좌지원팀

    한창호튜터
    한창호튜터
    ∙소속 : 고려사이버대학교 K-MOOC HVAC(공기조화기술) 튜터
    ∙학력 : 고려대학교 기계공학 박사과정
    ∙E-mail: ckdgh8@korea.ac.kr

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    [이수/평가정보]

    l  퀴즈 :40%

    l  토론 :20%

    l  기말고사(시험) :40%

    ※ 60점 충족 시 이수증 발부

    강좌 수준 및 선수요건

    - 특별한 선수 요건 없음

    교재 및 참고문헌

    [교재]
    강의자료를 PDF파일로 제공합니다.

    자주 묻는 질문

    분야 공학 (전기 · 전자)

    난이도 -

    운영기관 고려사이버대학교

    이수증 발급

    주차 9 주

    학습인정시간 12시간 35분 (08시간 32분)

    수강신청기간 24.09.16 ~ 24.12.08

    강좌운영기간 24.10.21 ~ 24.12.22

    전화번호 02-6361-1860

    자막언어 -

    강좌언어 영어(en)

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