Skip to main content
누구나 할 수 있는 AI 머신 러닝 이미지

누구나 할 수 있는 AI 머신 러닝




강좌 소개

강좌개요

4차 산업혁명 시대에 인공지능 머신러닝(Machine Learning)은 모든 산업의 디지털화와 더불어 핵심 기술이 되었습니다. 이제 머신러닝은 모든 산업 분야와 융합되어 부가 가치를 창출할 뿐만 아니라 국가 경쟁력에 근간이 되고 있습니다.
따라서, 전문적인 IT 개발자 뿐만 아니라 비IT 분야의 인력과 전 국민이 머신러닝을 이해하고 활용하는 능력이 필수적으로 요구되고 있습니다. 그러나, AI 머신러닝을 배우기 위해서는 파이썬, C++ 등의 컴퓨터 프로그래밍 언어를 익히고 어렵게 느끼는 수학을 학습해야 합니다. 이는, 비IT 분야 종사자와 일반 국민에게는 큰 장벽이 되고 있습니다.
이러한 장벽을 없애기 위해, 누구나 할 수 있는 AI 머신러닝 강좌에서는 프로그래밍 언어의 엄격한 문법적 제약을 극복하고 복잡한 수학 구현을 미리 만들어 제공하는 인공지능 블록 코딩 플랫폼을 이용해 머신러닝의 원리와 활용에 대해서 학습하며 전체적으로 3단계로 구성됩니다.
첫 번째 단계는, 머신러닝 경험 및 체험하기 위해 구글의 티처블머신(Teachable Machine)과 머신러닝포키즈(ML4K)라는 사이트를 이용합니다. 이미지, 텍스트, 숫자, 사운드 등의 다양한 데이터를 어떻게 다루고 모델을 생성하고 활용하는지에 대해 흥미 위주로 접근합니다.
두 번째 단계는, 코딩 기초와 머신러닝 알고리즘을 학습합니다. 코딩은 블록 기반 플랫폼을 이용하여 프로그래밍 로직 기초를 학습니다. 머신러닝은 지도학습과 비지도학습 알고리즘을 학습합니다. 세 번째 단계는, 딥러닝 알고리즘을 학습합니다. 신경망 구조와 동작 원리를 이해하고, 이를 기반으로 다층 구조의 신경망을 다룹니다. 넘파이를 통해 직접 신경망을 구현해보고, 또한 Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 신경망 예측 및 분류 모델 개발에 대해서 알아봅니다.
이러한 과정을 통해서, 머신러닝, 딥러닝의 원리를 이해하고 어떻게 산업과 생활 속에서 활용할 수 있을지에 대한 통찰력을 얻을 수 있기를 기대합니다.


학습목표

1. 머신러닝과 전통적인 프로그래밍 사이에 차이를 설명할 수 있다.
2. 머신러닝을 위한 데이터 처리를 할 수 있다.
3. 머신러닝의 대표적인 지도학습 알고리즘을 이해하고 모델을 만들 수 있다.
4. 머신러닝의 대표적인 비지도학습 알고리즘을 이해하고 모델을 만들 수 있다.
5. 머신러닝과 딥러닝의 차이를 설명할 수 있다.
6. 딥러닝의 신경망 학습 프로세스에 대해서 설명할 수 있다.
7. 퍼셉트론에 대해서 이해하고 직접 구현할 수 있다.
8. 분류 및 예측 신경망 모델을 개발하고 활용할 수 있다.


수강대상

머신러닝에 관심있는 모든 국민
현재 직무와 머신러닝을 융합하고 싶은 직장인
머신러닝 입문을 위한 고등학생, 직업교육학생, 대학생

강좌운영팀 소개

교수자

인하공업전문대학 이세훈 교수
- 인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 교수
- 인하공업전문대학 인공지능·빅데이터센터 센터장
- 한국인공지능교육학회 부회장
- 한국컴퓨터정보학회 부회장
- 인천스마트시티협회 부회장
- 학술논문 200여편, 도서 12권 발표
- 교육부, 산자부 장관상 수상

운영조교

인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 이진형
인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 정지현

강좌 수강 정보

이수/평가정보

학습평가방법

이수/평가정보
형성평가 총괄평가
과제명 퀴즈 중간고사 기말고사 프로젝트
반영비율 40% 20% 20% 20%

강좌이수기준

이수 정보
이수기준
60% - 관련분야 NCS 기준

전체 일정(과제 제출일)

전체 일정(과제 제출일)
구분 평가유형 평가회수
(평가시기)
형성평가 퀴즈 13회
(중간고사, 기말고사 주를 제외한 주)
총괄평가 중간고사 1회(8주)
기말고사 1회
프로젝트 1회(15주)

FAQ 학습/행정/기술적인 지원방법

- 강좌 등록이 완료된 후 1주 이내에 실습을 위한 딥아이 플랫폼 사용을 위해 등록과 가입 결과 회신을 함

- 딥아이 플랫폼 가입 시 개인 정보는 강좌 이수 후 삭제 됨

- 딥아이 코딩 툴은 강좌 교육기간 중에만 사용 가능합니다

딥아이 접속방법

- 1.딥아이 메인 홈페이지 : http://133.186.201.75 으로 접속

- 2."딥아이 시작하기" 버튼 클릭

- 3."사용자 등록" 버튼 클릭 후, 회원가입 진행

- 4.관리자 승인 후 코딩 툴 사용 가능

※ 딥아이 회원가입 시, 본인 확인을 원활히 진행하기 위해 K-MOOC 아이디와 동일하게 가입을 권장합니다.
(상이한 아이디로 가입할 경우, 확인 절차가 어려워 관리자 승인이 늦어질 수 있습니다. 이 경우 문의 부탁드립니다.)

※ 관리자 승인 후, K-MOOC 가입 시 등록한 이메일을 통해 결과를 회신할 예정입니다.

관련 강좌

현재 강좌와 관련있는 강좌를 찾을 수 없습니다.
  1. Subject

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    beginner
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    INHA TECHNICAL COLLEGE
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    032-870-2427,2475
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 02시간 00분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    19시간 00분
    (12시간 05분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2021.08.02 ~ 2021.11.14
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2021.10.04 ~ 2021.12.04
  9. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.