Skip to main content
빅데이터와 인공지능의 응용 동영상

빅데이터와 인공지능의 응용




강의소개

미래의 모바일/사물인터넷 환경에서 나타나게 될 새로운 인공지능 응용을 살펴보고, 응용의 디자인 및 기반이 되는 기계 학습 기술들에 대해 학습한다. 특히, 다양한 센서를 활용한 데이터 습득, 빅데이터 기반의 기계 학습 및 처리, 컴퓨팅 자원 제약을 고려한 시스템 최적화, 사용성을 높이기 위한 응용 디자인 등 혁신적인 응용을 만들기 위한 여러 관점을 종합적으로 고찰한다.

교수소개

이영기 교수 – 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부  

  학력

•  KAIST Computer Science 학사 (2004)
•  KAIST Computer Science 박사 (2012)

  주요경력

•  2006 – 2007: Research Intern, Microsoft Research Asia
•  2007: Research Intern, Microsoft Research Redmond
•  2015: 겸직교수, KAIST 전산학과
•  2013 2018: Assistant Professor, Singapore Management University
•  2018 - 현재: 교수, 서울대학교 컴퓨터공학부

  연구분야

•  Computational Social Science, Embedded Machine Learning &Deep Learning Systems, Human Behavior and Context Sensing, Mobile and Ubiquitous Computing
 

강의구성

  총 7주차

 •  강좌계획표(Syllabus)

강좌 계획표
주차  개강일 학습목표 학습내용 평가
1주차  2월 12일 모바일, 사물인터넷 환경을 설명할 수 있다. 모바일, 사물 인터넷 환경에서의 창의적 인공지능 응용
2주차 2월 19일 관성 센서를 활용한 보행 및 이동 방법 탐지에 대해 설명할 수 있다. 인간 행동 탐지 및 응용① 퀴즈
3주차 2월 26일 다양한 일상 행동 탐지 응용을 설명할 수 있다. 인간 행동 탐지 및 응용②
4주차 3월 5일 의료 서비스를 일상 생활로 확장하기 위한 응용 사례 및 기술에 대해 설명할 수 있다. 일상의 의료 서비스 응용 퀴즈
5주차 3월 12일 실외 및 실내 위치 탐지 기술과 응용 사례를 설명할 수 있다. 위치 탐지 기술 및 용용
6주차 3월 19일 새로 디자인/구현된 인공지능 응용시스템을 평가하는 방법에 대해 설명할 수 있다. 인공지능/빅데이터 응용 시스템 평가 퀴즈
7주차 3월 19일 기말고사


  평가 비율 

평가 비율
퀴즈중간고사기말고사
50% 0% 50%

60점 충족 시 이수증 발부

  교재

•  교재는 학습자료로 제공
     ※학습자료는 다운로드 가능

   강좌 소개 영상 

운영방식

  수강신청 기간

•  2019년 2월 12일(화) ~ 2019년 3월 20일(수)

  운영 기간

•  2019년 2월 12일(화) ~ 2019년 3월 25일(월)

  개설 방식

•  매주 1개 주차씩 순차 오픈 (기말고사 예외)

조교소개

이우연 조교

  메일 : wylee.xyzi@snu.ac.kr

관련 강좌

  1. major

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

    Course difficulty

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

    univ_name

    SNUk
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    07week
    (주당 01시간 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)

    07시간 00분
    (05시간 00분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.02.12 ~ 2019.03.26
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.02.12 ~ 2019.03.26
  8. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.