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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  5월 6일 모바일, 사물인터넷 환경을 설명할 수 있다. 모바일, 사물 인터넷 환경에서의 창의적 인공지능 응용
2주차 5월 13일 관성 센서를 활용한 보행 및 이동 방법 탐지에 대해 설명할 수 있다. 인간 행동 탐지 및 응용① 퀴즈
3주차 5월 20일 다양한 일상 행동 탐지 응용을 설명할 수 있다. 인간 행동 탐지 및 응용②
4주차 5월 27일 의료 서비스를 일상 생활로 확장하기 위한 응용 사례 및 기술에 대해 설명할 수 있다. 일상의 의료 서비스 응용 퀴즈
5주차 6월 3일 실외 및 실내 위치 탐지 기술과 응용 사례를 설명할 수 있다. 위치 탐지 기술 및 용용
6주차 6월 10일 새로 디자인/구현된 인공지능 응용시스템을 평가하는 방법에 대해 설명할 수 있다. 인공지능/빅데이터 응용 시스템 평가 퀴즈
7주차 6월 17일 기말고사


  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 4월 22일(월) ~ 2019년 6월 9일(일)

  운영 기간

•  2019년 5월 6일(월) ~ 2019년 6월 23일(일)

  개설 방식

•  매주 1개 주차씩 순차 오픈

조교소개

이우연 조교

  메일 : wylee.xyzi@snu.ac.kr

관련 강좌

  1. Subject

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

    Institution

    SEOUL NATIONAL UNIVERSITY
  3. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    07week
    (주당 01시간 00분)
  4. 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)
  5. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2019.04.22 ~ 2019.06.10
  6. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.05.06 ~ 2019.06.24
  7. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.