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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    4차 산업혁명의시대에수요가급증하고있는인공지능기초이론과목.인공지능기초부터 딥러닝까지 인공지능에 대한 전반적인 내용과,
    딥러닝 구현에 대한 기초적인 내용을 포함 하고 있다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

     

     

     

    주차

    주차명(주제)

    주차별 학습목표

    차시

    차시별 학습내용

    1

    인공지능소개

    인공지능의 분류를파악하고,인공지능과 인공지능이 아닌것을 구별한다.

    1

    교과목소개

    2

    인공지능의역사

    3

    인공지능시스템

    2

    인공지능 개요 및분류

    인공지능,머신러닝,딥러닝의 의미를 살펴보고차이점에 대해 학습한다.

    1

    인공지능이란

    2

    머신러닝이란

    3

    딥러닝이란

    3

    규칙기반 인공지능기초

    규칙기반 인공지능을 이해하고논리,추론,탐색기법에 대해학습한다.

    1

    논리와추론

    2

    탐색기법

    3

    전문가시스템

    4

    머신러닝기초

    머신러닝 및 지도학습을이해하고 분류,회귀알고리즘에대해 학습한다.

    1

    머신러닝개요

    2

    지도학습개요

    3

    대표적인분류방법

    5

    비지도학습 및 강화학습을이해한다.

    신경망을 이해하고 단층 및다층 퍼셉트론에대해 학습한다.

    1

    비지도학습 및 강화학습개요

    2

    단층퍼셉트론

    3

    다층퍼셉트론

    6

    딥러닝기초

    딥러닝을 이해하고심층신경망의 종류에 대해 학습한다.

    1

    딥러닝의개요

    2

    심층신경망개요

    3

    합성곱신경망 및순환신경망

    7

    딥러닝연구동향

    딥러닝프레임워크를 살펴보고 딥러닝 알고리즘 연구동향에 대해 살펴본다.

    1

    딥러닝프레임워크

    2

    연구동향I: 범용적AI,강화학습,설명가능AI

    3

    연구동향II: 딥러닝자동화,생성모델,강건한딥러닝모델,모델경량화

    8

    중간고사

    9

    인공지능과빅데이터

    빅데이터에대해 이해하고인공지능과의 관계에 대해 학습한다.

    1

    데이터사이언스

    2

    데이터의수집,관리,분석

    3

    빅데이터와데이터마이닝

    10

    인공지능과윤리

    인공지능과 윤리에 대해학습하고 윤리의 중요성을 이해한다.

    1

    슈퍼인공지능시대

    2

    인공지능윤리이슈

    3

    인공지능의 윤리적가치

    11

    딥러닝프레임워크

    파이썬및 텐서플로우를 설치하고 활용한다.

    1

    딥러닝작업환경 만들기 I (아나콘다,파이참)(코딩화면)

    2

    딥러닝작업환경 만들기 II (구글Colab) (코딩화면)

    3

    테스트코드 실행(코딩화면)

    12

    파이썬및 텐서플로우 기초

    딥러닝구현을위한 전 단계로,선형회귀를 이해하고파이썬으로 확인한다.

    1

    선형회귀모델링

    2

    평균제곱오차

    3

    선형회귀 테스트코드실행 (코딩화면)

    13

    데이터전처리 기초

    데이터전처리를 이해한다

    1

    데이터전처리 개요

    2

    데이터가공 및 그래프표현 (코딩화면)

    3

    데이터전처리 테스트코드 실행 (코딩화면)

    14

    신경망구현의 기초

    다층퍼셉트론 설계를이해한다

    1

    다층퍼셉트론설계

    2

    다층퍼셉트론구현 (코딩화면)

    3

    다층퍼셉트론 테스트코드실행 (코딩화면)

    15

    딥러닝구현의 기초

    딥러닝모델 설계를 이해한다

    1

    딥러닝모델구현 (코딩화면)

    2

    딥러닝모델컴파일 (코딩화면)

    3

    딥러닝모델 실행 및결과확인 (코딩화면)

    16

    기말고사

     

      

     

     

     

    강좌운영팀 소개

    교수자

    전창재 professor
    전창재 교수
    학력사항
    - KAIST, Republic of Korea, Ph.D.
    - KAIST, Republic of Korea, Master
    - Hanyang University, Republic of Korea, Bachelor

    * 경력사항
    - Sejong University, Republic of Korea, Assistant
    Professor,
    2021.3 ~
    - Korea Electrotechnology Research Institute (KERI), AI
    Center,
    Republic of Korea, Senior Researcher, 2019.9 ~ 2021.2

    * 주요 연구실적
    -
    https://scholar.google.com/citations?user=QMOra_4AAAAJ&hl=ko

    강좌지원팀

    오윤서
    오윤서
    세종대학교 인공지능학과 석사과정
    E-mail: sj_ mooc@sejong.ac.kr

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    과제명

     퀴즈

    중간고사 

     기말고사

    반영

     40%

     30%

     30%

    - 퀴즈 : 매주차 3문항 (풀이기회 각 2회)

    - 중간고사 : 8주차 10문항 (풀이기회 1번, 선다형/OX/수치 입력형)

    - 기말고사 : 16주차 10문항 (풀이기회 1번, 선다형/OX/수치 입력형)

     

     

    강좌 수준 및 선수요건

    이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.

    교재 및 참고문헌

    이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

    자주 묻는 질문

    강좌이수증 발급여부

    본 강좌는 이수증이 발급되지 않습니다.

     

     

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 -

    운영기관 세종대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 18시간 43분 (19시간 24분)

    수강신청기간 22.04.01 ~ 22.04.29

    강좌운영기간 22.04.01 ~ 22.04.29

    전화번호 02-3408-3854

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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