장원사이버평생교육원

1학기 5차 개강

24.05.16

학습기간24.05.16 - 24.08.28

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[2023.1-5] 인공지능

[전공관련영역] 학사 - 전문학사 -
강의교수	장우순
수강료	51,000	학점	3
학습기간	2023/05/18 ~ 2023/08/30(15주)	정원	80
교수학력	학사 : 호서대학교 전자공학 학사 석사 : 중앙대학교 정보통신공학과 통신반도체 석사 박사 : 호서대학교 전자공학과 광통신 박사
교수경력	숭실사이버대학교 강의 (2017.09 ~ 현재) 명지전문대학교 전임교수 (2015.03 ~ 현재)

강의계획서
강의목차

과목개요	인공지능의 기본 개념과 이론, 인공지능의 문제 정의 및 문제 풀이 방법, 기계 학습, 자연어 이해 등을 배워 인공지능 시스템의 원리와 특징을 이해한다. 지식 표현 및 추론, 해 탐색, 게임 놀이, 규칙 기반 모델, 전문가 시스템, 계산 학습 이론, 퍼지 이론과 최근 연구 동향을 살펴본다.
학습목표	1. 인공지능의 개념과 인공지능의 목적, 방법론 측면에서의 분류와 개발 상황을 설명할 수 있다. 2. 인간지능의 한계(heuristic)와 인공지능의 한계(Algorithmic bias)를 이해하고 협업을 통한 의사결정의 필요성을 설명할 수 있다. 3. 인공지능 기술의 최근 동향과 인공지능의 미래를 예측할 수 있다. 4. 인공지능 기술의 도래로 인한 기술/문화 발전의 역기능 발생 문제 및 인공지능 악용 사례를 살펴보고 이에 대한 대응을 제시할 수 있다. 5. 4차 산업혁명시대에서 인공지능의 영향 및 역할을 파악하고, 최근의 동향에 대하여 설명할 수 있다. 6. 인공지능이 답을 찾아가는 과정에서 사용하는 함수들의 의미를 정리하고 활용할 수 있다. 7. 확률에 대한 이해를 통해서 인공지능이 데이터를 확률적으로 분류하는 과정을 설명할 수 있다. 8. 실제 현상이나 인간 사회에서 발생하는 여러 가지 문제점을 해결하기 위한 전문가 시스템이 적용되는 구체적인 사례를 들어 전문가 시스템의 장점과 단점을 설명할 수 있다. 9. 신경망의 개념과 구조를 정리하고, 신경망을 적용한 인공지능 시스템의 동작을 설명할 수 있다. 10. 딥러닝이 가장 강력한 인공지능 방법론이 된 이유를 이해하고, 데이터를 분류하는 방식에 있어서 확률적 접근법의 강점을 설명할 수 있다. 11. 자연어시스템과 인공지능의 관련성을 이해하고 자연어 처리에 필요한 다양한 기술을 설명할 수 있다.
강의방법	온라인 강의, 토론, 과제, 질문답변, 형성평가, 학습자료실, 퀴즈, 생각나누기
교재/참고문헌	없음
평가기준	출석(20점) ,과제(5점) ,토론(10점) ,중간(25점) ,기말(25점) ,퀴즈(10점) ,수업참여도(5점)
이수기준	출석: 16점 이상(80%), 총점: 60점 이상

주/차	과 목
1-1	인공지능이란 무엇인가?
1-2	인간의 지능과 인공지능
2-1	인공지능 기술
2-2	인공지능의 타 학문 분야에의 응용
3-1	인공지능의 연구 분야
3-2	인공지능과 소프트웨어
4-1	인공지능의 미래와 윤리
4-2	슈퍼 인공지능 시대의 도래와 지능의 폭발
5-1	인공지능과 4차 산업혁명
5-2	4차 산업혁명의 핵심 키워드
6-1	인공지능 프로그래밍 1
6-2	인공지능 프로그래밍 2
7-1	인공지능 프로그래밍 3
7-2	인공지능 프로그래밍 4
8-1	중간고사
8-2	중간고사
9-1	규칙기반 인공지능의 추론 및 전문가 시스템과 인공지능 문제 탐구
9-2	규칙기반 전문가 시스템의 개념과 응용
10-1	머신러닝의 개념을 이해하고 여러 가지 학습방법과 응용분야 고찰
10-2	머신러닝의 비지도 학습 클러스터 개념 및 응용
11-1	신경망 개념과 응용
11-2	다층 퍼셉트론
12-1	딥러닝 기반의 심층신경망과 활용
12-2	딥러닝을 지원하는 하드웨어와 시장성
13-1	인공지능의 패턴인식
13-2	인공지능의 자연어 처리
14-1	데이터 사이언스 개요
14-2	빅데이터의 개념, 특징, 요소기술, 활용
15-1	기말고사
15-2	기말고사

번호	과목명	작성자	작성일	평가
해당 내용이 존재하지 않습니다.

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토요일(시험기간): 10:00~15:00
점심시간: 12:30~13:30

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[2023.1-5] 인공지능

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