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[2025.2-1] 인공지능
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강의교수 | 장우순 | ||
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| 수강료 | 51,000 | 학점 | 3 | |
| 학습기간 | 2025/05/22 ~ 2025/09/03(15주) | 정원 | 40 | |
| 교수학력 | 학사 : 호서대학교 전자공학 학사 석사 : 중앙대학교 정보통신공학과 통신반도체 석사 박사 : 호서대학교 전자공학과 광통신 박사 |
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| 교수경력 | 숭실사이버대학교 강의 (2017.09 ~ 현재) 명지전문대학교 전임교수 (2015.03 ~ 현재) |
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| [전공관련영역]
학사 - 전문학사 - |
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| 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. |
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| 학습목표 | 1. 인공지능의 개념과 인공지능의 목적, 방법론 측면에서의 분류와 개발 상황을 설명할 수 있다. 2. 인간지능의 한계(heuristic)와 인공지능의 한계(Algorithmic bias)를 이해하고 협업을 통한 의사결정의 필요성을 설명할 수 있다. 3. 인공지능 기술의 최근 동향과 인공지능의 미래를 예측할 수 있다. 4. 인공지능 기술의 도래로 인한 기술/문화 발전의 역기능 발생 문제 및 인공지능 악용 사례를 살펴보고 이에 대한 대응을 제시할 수 있다. 5. 4차 산업혁명시대에서 인공지능의 영향 및 역할을 파악하고, 최근의 동향에 대하여 설명할 수 있다. 6. 인공지능이 답을 찾아가는 과정에서 사용하는 함수들의 의미를 정리하고 활용할 수 있다. 7. 확률에 대한 이해를 통해서 인공지능이 데이터를 확률적으로 분류하는 과정을 설명할 수 있다. 8. 실제 현상이나 인간 사회에서 발생하는 여러 가지 문제점을 해결하기 위한 전문가 시스템이 적용되는 구체적인 사례를 들어 전문가 시스템의 장점과 단점을 설명할 수 있다. 9. 신경망의 개념과 구조를 정리하고, 신경망을 적용한 인공지능 시스템의 동작을 설명할 수 있다. 10. 딥러닝이 가장 강력한 인공지능 방법론이 된 이유를 이해하고, 데이터를 분류하는 방식에 있어서 확률적 접근법의 강점을 설명할 수 있다. 11. 자연어시스템과 인공지능의 관련성을 이해하고 자연어 처리에 필요한 다양한 기술을 설명할 수 있다. |
| 강의방법 | 온라인 강의, 토론, 과제, 질문답변, 형성평가, 학습자료실, 퀴즈, 생각나누기 |
| 교재/참고문헌 | 없음 |
| 평가기준 | 출석(20점) ,과제(2점) ,토론(20점) ,중간(25점) ,기말(25점) ,퀴즈(3점) ,수업참여도(5점) |
| 이수기준 | 출석: 16점 이상(80%), 총점: 60점 이상 |
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