수업목표


• 인공지능의 도입이 빈번할 미래사회에 대비하여 인공지능에 대한 이해도 향상

• 다양한 분야의 걸친 인공지능의 영향력 인식을 통한 사고 유연성 향상

• 내용으로서의 인공지능(about AI), 도구로서의 인공지능(with AI) 측면을 이해하고 인공지능 도입 및 영향에 대한 이해도 향상

• [Basic], [Advanced], [Robotics] 실습을 통해 단계, 융합에 대한 이해도, 능력 향상

• 개념영상 20개, 실습영상 16개

인공지능 들어가기
(개념과 이론)
1차시
인공지능의 탄생과 개념
2차시
컴퓨터 기술의 발전과 인공지능의 필요성
3차시
인공지능의 종류와 개념
4차시
머신러닝(지도, 비지도, 강화)의 용어와 원리파악
5차시
머신러닝의 성능 평가/개선 방법 및 사례
6차시
인공신경망의 구조와 개념
7차시
인공지능에 필요한 수학
8차시
CNN(합성곱 신경망)의 개념과 사례
9차시
RNN(순환 신경망)의 개념과 사례
10차시
인공지능의 개발 단계와 환경