| 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%
- 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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- 주교재
- 교재명 : 학습용교안
- 저자 : 개발교강사
- 출판사 : 자체제작
- 출판년도 : 2023
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