◈ 교과목 개요

본 강좌의 목적은 인공지능 관련 기술에 대한 사전 이해가 없는 학생들을 대상으로 인공지능의 개념, 기계학습의 원리, 다양한 활용사례를 소개함으로써 디지털 시대에 요구되는 기초소양 습득을 지원하는데 있다. 특히, 최근 지식획득 수단으로 각광받고 있는 인공신경망, 딥러닝 등 기계학습 알고리즘을 사례를 중심으로 설명함으로써 원리이해를 돕고, 활용 능력을 제고한다. 또한, 다양한 기계학습 활용사례에 대한 고찰을 통해 인공지능 기술의 효과적이고 창의적인 활용방안 도출 역량을 배양한다.

◈ 교과목 목표

1) 인공지능 기술에 대한 사전 이해가 없는 학생들을 대상으로, 인공지능의 개념과 역사, 기계학습의 원리, 다양한 활용사례를 소개함으로써 디지털 시대에 요구되는 기초소양 습득을 지원한다. 2) 인공신경망, 딥러닝 등 주요 기계학습 알고리즘의 핵심 원리를 실제 예제를 중심으로 설명함으로써 원리이해를 돕고, 활용 능력을 제고한다. 3) 다양한 기계학습 활용사례에 대한 고찰을 통해 인공지능 기술의 효과적이고 창의적인 활용방안 도출 역량을 배양한다.

◈ 강의 내용

• 0주차: 강좌소개
• 1주차: 인공지능이란?
• 2주차: 인공지능의 두 가지 유형
• 3주차: 인공지능의 역사
• 4주차: 기계학습이란?
• 5주차: 기계학습과 인공신경망
• 6주차: 인공신경망의 학습 원리
• 7주차: 인공신경망모형 구축실습
• 8주차: 딥러닝이란?
• 9주차: 딥러닝 알고리즘 들여다보기
• 10주차: 딥러닝의 활용분야
• 11주차: 총괄평가

◈ 이수기준

• 퀴즈: 총 10회, 50%; 각 주차의 마지막 영상 하단에 제시되는 퀴즈풀이
• 포럼: 총 1회, 20%; 토론 과제가 주어진 주차에 토론 참여
• 총괄평가: 총 1회, 30%; 1-10주차 강의내용 평가
• (실습(옵션): 총 1회, 20%; 인공지능 구축실습 수행 시 가점 부여)
• 이수기준: 총 60% 이상 획득 시 이수 가능

◈ 주요교재 및 참고자료

이 과목 수강을 위해 특별히 정해진 교재는 없습니다.
온라인 강의실에 제시되는 강의자료와 참고자료를 참고하시기 바랍니다.