| 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 정의와 발전 흐름에 대해 설명할 수 있다.
2. 규칙 기반 모델에 대해 이해하고, 전문가 시스템, 추론 엔진 종류와 기법을 설명할 수 있다.
3. 인공지능을 통한 문제해결 방안에 대해 설명할 수 있다.
4. 선형 문제와 비선형 문제를 통한 유사도 분석을 이해하고 탐색 방법 등을 설명할 수 있다.
5. 신경망의 개념과 구조를 설명할 수 있다.
6. 자율학습과 지도학습에 대해 설명할 수 있다.
7. 패턴 인식에 대해 이해하고 특징 추출 방법 등을 설명할 수 있다.
8. 자연어 처리에 대한 개념과 머신러닝에 대해 설명할 수 있다.
9. 지식 표현과 데이터 구조에 대해 설명할 수 있다.
10. 인공지능 기술의 최근 동향과 미래에 대해 파악할 수 있다. |
| 평가기준 |
- 출석 : 20%
- 중간고사 : 30%
- 기말고사 : 30%
- 과제물 : 10%
- 참여도 : 6%
- 수시평가1차 : 2%
- 수시평가2차 : 2%
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| ※ 수료기준은 진도율 80% 이상 및 총점 60점 이상을 충족하셔야 합니다. |
| 성적분포 |
A 이상 |
30% 이내 |
B 이상 |
70% 이내 |
C+ 이하 |
B이상을 제외한 나머지 비율 |
| ※ 단, 위의 각 비율은 과목 특성 등의 사유로 학습자의 10% 범위 내에서 증감 조정이 가능. |
| 교재 |
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- 참고교재
- 교재명 : 학습용교안
- 저자 : 개발교강사
- 출판사 : 자체제작
- 출판년도 : 2021
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