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인공지능

smartlearning과목입니다. 모집마감
인공지능 정보
학기/기수 2024년 1학기 4기수 학습기간 2024.03.14(Thu) ~
2024.06.26(Wed)/15주
총정원 800명 인정학점 3학점
개발교수 이수구분 : (*) 표기 : 전공필수, (*) 표기 없음 : 전공선택 김인태 운영교수 고광석 김인태 최창환
관련전공
(이수구분) 이수구분 : (*) 표기 : 전공필수, (*) 표기 없음 : 전공선택
  • 학사 : 산업공학 전공   전자공학 전공   정보보호학 전공   컴퓨터공학 전공   인공지능 전공 (*)  
  • 전문학사 : 자동제어 전공  
  • 자격증 :
수강료
  • 150,000 > 120,000원
  • ※ 결제단계에서 최종 할인가를 확인할 수 있습니다.

과목 정보

과목 정보
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 본 과목은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고, 선택과 결정을 하는 과정에 사용되는 이론과 활용을 학습한다. 이를 통해 4차 산업 혁명 시대에 기반이 되는 인공지능에 대한 통찰력을 기르도록 한다. 구체적인 학습목표는 다음과 같다. 1. 인공지능의 정의와 발전 흐름에 대해 이해할 수 있다. 2. 규칙 기반 모델에 대해 이해하고 규칙 설계와 문제를 수식화 할 수 있다. 3. 인공 생명 시뮬레이션에 대해 이해하고 오토마톤 이론에 대해 설명할 수 있다. 4. 선형 문제와 비선형 문제를 통한 유사도 분석을 이해하고 탐색 방법 등을 설명할 수 있다. 5. 유전 알고리즘과 신경망을 이해하고 개념을 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. 분산 컴퓨팅의 환경을 이해하고 머신러닝 구축 환경을 설명할 수 있다.
평가기준
  • 출석 : 20%
  • 중간고사 : 30%
  • 기말고사 : 30%
  • 과제물 : 10%
  • 참여도 : 6% 토론, 강의평가
  • 수시평가1차 : 2%
  • 수시평가2차 : 2%
※ 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
  • 학습용교안

    주교재
    교재명 : 학습용교안
    저자 : 개발교강사
    출판사 : 자체제작
    출판년도 : 2023

수강후기

2024년도 1학기 6기수

수강신청 2024.04.08 (Mon) ~ 05.15 (Wed)까지
학습기간 2024.05.16 (Thu) ~ 08.28 (Wed)까지