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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    1. 인공지능 용어에 대한설명과응용분야및활용분야들에사례중심 교육으로 인공지능에 문제 해결과 응용분야를 설명할 수 있다.
    2. 파이썬 언어와 라이브러리를 통하여 인공지능에 대한 실습을 해봄으로써 인공지능에 대한이해와인공지능에대한응용능력을습득할 수 있다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

     

    주차

    차시 구성

    학습주제/내용

    1

    AI 개념 및특성

    1차시

    인공지능개요

    2차시

    인공지능연대기

    3차시

    인공지능분류

    2

    AI 원리와활용(데이터)

    1차시

    AI과데이터

    2차시

    빅데이터특징

    3차시

    빅데이터와인공지능 관계

    3

    AI 원리와활용(인식)

    1차시

    인공지능과패턴인식

    2차시

    이미지와 음성처리기술

    3차시

    자연어 처리기술

    4

    AI 기계학습

    1차시

    머신러닝의개요

    2차시

    머신러닝 종류 및알고리즘

    3차시

    머신러닝 데이터수집 및 성능평가

    5

    AI 강화학습 과신경망

    1차시

    인공신경망과심층신경망

    2차시

    딥러닝 개요 및모델

    3차시

    딥러닝모델

    6

    인공지능적용사례(1)

    1차시

    농축업AI/자연어처리

    2차시

    뷰티AI/의료AI

    3차시

    복지AI

    7

    인공지능적용사례(2)

    1차시

    추천시스템

    2차시

    감성인식AI

    3차시

    공업AI(스마트팩토리)

    8

    중간고사

    9

    인공지능도구알아보기

    1차시

    파이썬과 코랩맛보기

    2차시

    파이썬 기본문법과 코딩하기

    3차시

    노코딩과 인공지능살펴보기

    10

    코딩으로 하는인공지능

    1차시

    파이썬 명령어맛보기

    2차시

    파이썬 전처리과정 이해하기

    3차시

    파이썬 머신러닝맛보기

    11

    노코딩으로 하는인공지능(I)

    1차시

    티처블 머신구조와 이미지 프로젝트

    2차시

    AI 마스크 탐지기와사물 인식하기

    3차시

    오디오 프로젝트구조와 맛보기

    12

    노코딩으로 하는인공지능(II)

    1차시

    사람 목소리와동물 소리 식별하기

    2차시

    티처블 머신 포즈프로젝트 구조와 맛보기

    3차시

    가위/바위/보와모델 활용하기

    13

    오렌지로 알아보는머신러닝 데이터 분석(1)

    1차시

    오렌지3개념과 메뉴알아보기

    2차시

    오렌지3환경설정과 위젯체험하기(1)

    3차시

    오렌지3위젯체험하기(2)(3)

    14

    오렌지로 알아보는머신러닝 데이터분석(1I)

    1차시

    머신러닝 알고리즘분류와 지도학습-선형회귀모델 실습

    2차시

    지도학습-판매량예측 모델 실습과 iris 꽃 분류 개념학습하기

    3차시

    iris 꽃 분류실습하기(1)(2)

    15

    기말고사

    강좌운영팀 소개

    교수자

    전병현 professor
    전병현 교수
    현) 영진사이버대학교 메카트로닉스학과 학과장
    현) 한국원격대학협의회 AI융합교육원 운영위원
    영진전문대학교 컴퓨터정보계열 교수
    대구광역시 동부여성문화회관 전임
    (주)영남정보시스템 개발부 과장

    경북대학교 컴퓨터공학과 공학박사
    E-mail: bhjun@yju.ac.kr
    박형용 professor
    박형용 교수
    전, 한국교육학술정보원(KERIS) 연구위원
    현, 글로벌사이버대학교 AI융합학과 전임교수
    현, 글로벌사이버대학교 교육지원처장, 교수학습지원센터장, 산학협력단장

    E-mail: park2785@gw.global.ac.kr

    강좌지원팀

    조교
    조교
    한국대학교 전산학 박사과정
    E-mail: abc@example.com

    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 19시간 00분 (15시간 46분)

    수강신청기간 23.06.12 ~ 23.09.30

    강좌운영기간 23.06.12 ~ 23.09.30

    전화번호 -

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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