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 |