주차

주차명(주제)

주차별 학습목표

차시

차시별 학습내용

1

인공지능 소개

인공지능의 분류를 파악하고, 인공지능과 인공지능이 아닌 것을 구별한다.

1

교과목 소개

2

인공지능의 역사

3

인공지능 시스템

2

인공지능 개요 및 분류

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 의미를 살펴보고 차이점에 대해 학습한다.

1

인공지능이란

2

머신러닝이란

3

딥러닝이란

3

규칙기반 인공지능 기초

규칙기반 인공지능을 이해하고 논리, 추론, 탐색기법에 대해 학습한다.

1

논리와 추론

2

탐색 기법

3

전문가시스템

4

머신러닝 기초

머신러닝 및 지도학습을 이해하고 분류, 회귀 알고리즘에대해 학습한다.

1

머신러닝 개요

2

지도학습 개요

3

대표적인 분류방법

5

비지도학습 및 강화학습을 이해한다.

신경망을 이해하고 단층 및 다층 퍼셉트론에대해 학습한다.

1

비지도학습 및 강화학습 개요

2

단층 퍼셉트론

3

다층 퍼셉트론

6

딥러닝 기초

딥러닝을 이해하고 심층신경망의 종류에 대해 학습한다.

1

딥러닝의 개요

2

심층신경망 개요

3

합성곱신경망 및 순환신경망

7

딥러닝 연구동향

딥러닝 프레임워크를 살펴보고 딥러닝 알고리즘 연구동향에 대해 살펴본다.

1

딥러닝 프레임워크

2

연구동향 I: 범용적AI, 강화학습, 설명가능AI

3

연구동향 II: 딥러닝자동화, 생성모델, 강건한딥러닝모델, 모델경량화

8

중간고사

9

인공지능과 빅데이터

빅데이터에대해 이해하고 인공지능과의 관계에 대해 학습한다.

1

데이터 사이언스

2

데이터의 수집, 관리, 분석

3

빅데이터와 데이터마이닝

10

인공지능과 윤리

인공지능과 윤리에 대해 학습하고 윤리의 중요성을 이해한다.

1

슈퍼인공지능 시대

2

인공지능 윤리이슈

3

인공지능의 윤리적 가치

11

딥러닝 프레임워크

파이썬 및 텐서플로우를 설치하고 활용한다.

1

딥러닝 작업환경 만들기 I (아나콘다, 파이참) (코딩화면)

2

딥러닝 작업환경 만들기 II (구글 Colab) (코딩화면)

3

테스트코드 실행 (코딩화면)

12

파이썬 및 텐서플로우 기초

딥러닝 구현을위한 전 단계로, 선형회귀를 이해하고 파이썬으로 확인한다.

1

선형회귀 모델링

2

평균제곱오차

3

선형회귀 테스트코드 실행 (코딩화면)

13

데이터 전처리 기초

데이터 전처리를 이해한다

1

데이터 전처리 개요

2

데이터가공 및 그래프 표현 (코딩화면)

3

데이터 전처리 테스트코드 실행 (코딩화면)

14

신경망 구현의 기초

다층퍼셉트론 설계를 이해한다

1

다층퍼셉트론 설계

2

다층퍼셉트론 구현 (코딩화면)

3

다층퍼셉트론 테스트코드 실행 (코딩화면)

15

딥러닝 구현의 기초

딥러닝 모델 설계를 이해한다

1

딥러닝 모델구현 (코딩화면)

2

딥러닝모델 컴파일 (코딩화면)

3

딥러닝모델 실행 및 결과확인 (코딩화면)

16

기말고사