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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    1. 중학생 수준의 인공지능교육내용을파악하고,인공지능교육을 위한 핵심 구성요소과 교육방법에 대해 이해한다.
    2. 중학교 아이들과 함게 다양한 인공지능 도구들을 활용하여 체험과 실습 중심으로 인공지능의기본원리를이해한다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

     

     

    주차

    차시 구성

    학습주제/내용

    1

    인공지능 교육이란?

    1차시

    인공지능 이해

    2차시

    인공지능 교육

    3차시

    ·중등 인공지능교육

    2

    인공지능 교육 도구

    1차시

    인공지능 교육을 위한 도구

    2차시

    ML4Kids를 이용한인공지능 프로젝트 따라하기

    3차시

    엔트리를 이용한 인공지능 프로젝트따라하기

    3

    인공지능 데이터다루기1

    1차시

    데이터 살펴보기

    2차시

    데이터 수집하기

    3차시

    공개데이터 활용하기

    4

    인공지능 데이터다루기2

    1차시

    오렌지3 설치하기

    2차시

    범주형 데이터 분석

    3차시

    수치형 데이터 분석

    5

    규칙기반 인공지능

    1차시

    인공지능의 분류

    2차시

    지식의 표현

    3차시

    전문가 시스템

    6

    머신러닝 이해하기

    1차시

    머신러닝의 이해

    2차시

    머신러닝 학습방법

    3차시

    오렌지3를 이용한선형회귀분석

    7

    머신러닝 따라하기 -지도학습

    1차시

    지도학습(SupervisedLearning)

    2차시

    의사결정트리를 이용해 붓꽃 품종분류하기

    3차시

    서포트 벡터 머신을 이용해 와인 종류분류하기

    8

    중간고사

    9

    머신러닝 따라하기 -비지도학습

    1차시

    비지도학습(UnsupervisedLearning)

    2차시

    K-평균을 이용해 붓꽃데이터 군집화 하기

    3차시

    계층적 군집화를 이용해 동물원 데이터 군집화하기

    10

    딥러닝 이해하기

    1차시

    인공신경망의 이해

    2차시

    딥러닝과 심층신경망

    3차시

    딥러닝 알고리즘

    11

    딥러닝 따라하기

    1차시

    ML4Kids로 이미지인식하기

    2차시

    이미지 데이터 수집하기

    3차시

    오렌지3로 동물 이미지인식하기

    12

    인공지능 프로그램 함께 만들기1

    1차시

    엔트리를 이용해 음성 인식하기

    2차시

    인식된 음성 번역하고 읽어주기

    3차시

    프로그램 확장하기

    13

    인공지능 프로그램 함께 만들기2

    1차시

    가위바위보 이미지 학습하기

    2차시

    가위바위보 게임 만들기

    3차시

    게임 확장하기

    14

    인공지능의 사회적 영향력

    1차시

    인공지능의 양면성

    2차시

    인공지능의 편향성

    3차시

    인공지능의 딜레마

    15

    기말고사

    강좌운영팀 소개

    교수자

    나홍석 professor
    나홍석 교수
    현) 고려사이버대학교 소프트웨어공학과 교수
    전) 소프트웨어기술협회 운영위원/모델링 인증 능력시험 출제위원
    (주)라임미디어테크놀러지스 대표/연구소장
    ISO/IEC JTC1/SC32 국내위원회 위원
    고려대학교 강사
    고려대학교 기초과학연구소 연구원

    고려대학교 컴퓨터학 박사
    hsna99@cuk.edu

    강좌지원팀

    조교
    조교
    고려사이버대학교 소프트웨어공학과

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

                                                                                  이수/평가정보 

    과제명

    퀴즈

    토론

    과제

    프로젝트 실습

    중간고사

    기말고사

    반영비율

    10%

    5%

    5%

    15%

    30%

    30%

      총 60% 이상점수 획득 시, 이수증을발급받을 수 있습니다.

    강좌 수준 및 선수요건

    이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.

    교재 및 참고문헌

    이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

    자주 묻는 질문

    강좌 교재가 따로 있나요?

    네. PDF 자료를 제공합니다.

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 교양

    운영기관 한국원격대학협의회 AI융합교육원

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 18시간 00분 (15시간 02분)

    수강신청기간 23.06.12 ~ 23.09.30

    강좌운영기간 23.06.12 ~ 23.09.30

    전화번호 -

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