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ICBM+AI 개론 동영상

ICBM+AI 개론




강좌개요

융합소통의 관점에서 단계적이며 유연한 학습이 가능한 "ICBM+AI 기술과 사회적 함의" 묶음강좌의 첫단계로 본 강좌에서는 "ICBM+AI"를 융합의 관점으로 접근하여 모든 교수자들이 참여하는 발제, 대담과 토론형식으로 4차 산업 및 기술을 조망하며 학습자들의 전반적인 이해를 도모하고자 합니다.

4차 산업혁명에 대한 전반적인 이해와 ICBM+AI 기술의 중요성, 4차 산업혁명에 대한 대담과 심층토론을 통한 전반적인 시각을 학습할 수 있습니다. 본 강좌의 학습을 통해 앞으로 진행될 묶음강좌에 대한 학습동기를 부여합니다.
강좌 계획
강의계획표
주차 주제 강의명 오픈일
1주차 4차 산업혁명 고찰 1.1 산업혁명과 기술의 발전 9/1
1.2 4차산업혁명과 새로운 기술의 등장
1.3 4차산업혁명으로 인한 문제점과 해결방안
2주차 4차산업혁명에서의 융합기술 2.1 4차산업혁명에서의 다양한 기술적 요소 전문가 토론 9/8
3주차 사물인터넷(IoT) 3.1 사물인터넷에 대한 기술적인 고찰 9/15
3.2 사물인터넷에 대한 기술적인 고찰
4주차 클라우드와 AI 4.1 클라우드와 AI에 대한 기술적 고찰 9/22
4.2 클라우드와 AI에 대한 기술 전문가 토론
5주차 빅데이터(Big Data) 5.1 텍스트 분석을 중심으로 한 빅데이터 응용분야의 기술적 고찰 9/29
5.2 텍스트 분석을 중심으로 한 빅데이터 응용분야의 기술 전문가 토론
6주차 4차 산업혁명과 리빙랩(Living Lab) 6.1 리빙랩에 대한 고찰 10/6
6.2 리빙랩에 대한 전문가 토론

강좌 운영진

  교수소개  

안문석 교수님 사진
안문석
고려대학교 행정학과 명예교수
前 고려대학교 교무부총장
前 미국 시라큐스대학교 멕스웰 행정대학원 객원교수
前 전자정부특별위원회 위원장
前 규제개혁위원회(국무총리와 공동위원장)
E-mail: ahnms@korea.ac.kr
이상현 교수님 사진
이상현
고려대학교 전기전자공학부 교수
前 부산대학교 전자공학과 조교수
前 세종대학교 전자정보통신공학과 조교수
前 삼성전자종합기술원 전문연구원
前 한국전자통신연구원 연구원
E-mail: sanghyunlee@korea.ac.kr
김동승 교수님 사진
김동승
고려대학교 전기전자공학부 교수
고려대학교 수퍼컴퓨팅센터 자문위원
한국과학기술평가원 예비타당성조사 자문위원
    前 포항공대 전산학과 부교수
E-mail: dkim@classic.korea.ac.kr
김규태 교수님 사진
김규태
고려대학교 전기전자공학부 교수
고려대학교 디지털정보처장
한국대학정보화협의회 회장
    MaxPlank Institute, Germany
KOSEF 젊은 과학자 파견 연수
E-mail: gtkim@korea.ac.kr
임희석 교수님 사진
임희석
고려대학교 컴퓨터학과 교수
한국인터넷정보학회 부회장
문화체육 관광부 문화정보화 상시 자문위원
    한국산학기술학회 상임이사
E-mail: limhseok@korea.ac.kr
김지연 교수님 사진
김지연
고려대학교 과학기술학연구소 연구교수/기획실장
한국과학기술학회 연구이사
(저서)
    기술 거버넌스를 위한 질문 파일(2019), 머신러닝 기술의 이해(2018)
E-mail: spring900@gmail.com

담당 운영자

고려대학교
고려대학교 교수학습개발원
  • mooc@korea.ac.kr
  • 강좌 이수 요건
    강좌 이수 요건표
  • 퀴즈(100%) 비중으로 성적에 반영됩니다.
  • 전체 학습활동을 평가한 결과, 60% 이상의 학습 성과를 획득한 학습자에게 이수증을 발급할 예정입니다.
  • 관련 강좌

    현재 강좌와 관련있는 강좌를 찾을 수 없습니다.
    1. Subject

      Engineering
      (Electricity & Electronics)
    2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

      Institution

      KOREA UNIVERSITY
    3. 운영 기관의 전화번호 입니다.

      Phone

      02-3290-1581
    4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

      Course Week
      (Estimated Effort)

      06week
      (주당 02시간 00분)
    5. 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)

      12시간 00분
      (07시간 00분)
    6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

      Registration Period

      2022.03.07 ~ 2022.04.24
    7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

      Classes Period

      2022.03.07 ~ 2022.05.01
    8. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.