빅데이터와 인공지능의 응용
SNUk
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.
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
총 7주차
• 강좌계획표(Syllabus)
| 주차 | 개강일 | 학습목표 | 학습내용 | 평가 |
| 1주차 | 9월 2일 | 모바일, 사물인터넷 환경을 설명할 수 있다. | 모바일, 사물 인터넷 환경에서의 창의적 인공지능 응용 | |
| 2주차 | 9월 9일 | 관성 센서를 활용한 보행 및 이동 방법 탐지에 대해 설명할 수 있다. | 인간 행동 탐지 및 응용① | 퀴즈 |
| 3주차 | 9월 16일 | 다양한 일상 행동 탐지 응용을 설명할 수 있다. | 인간 행동 탐지 및 응용② | |
| 4주차 | 9월 23일 | 의료 서비스를 일상 생활로 확장하기 위한 응용 사례 및 기술에 대해 설명할 수 있다. | 일상의 의료 서비스 응용 | 퀴즈 |
| 5주차 | 9월 30일 | 실외 및 실내 위치 탐지 기술과 응용 사례를 설명할 수 있다. | 위치 탐지 기술 및 용용 | |
| 6주차 | 10월 7일 | 새로 디자인/구현된 인공지능 응용시스템을 평가하는 방법에 대해 설명할 수 있다. | 인공지능/빅데이터 응용 시스템 평가 | 퀴즈 |
| 7주차 | 10월 14일 | 기말고사 |
평가 비율
| 퀴즈 | 중간고사 | 기말고사 |
|---|---|---|
| 50% | 0% | 50% |
※60점 충족 시 이수증 발부
교재
• 교재는 학습자료로 제공
※학습자료는 다운로드 가능
강좌 소개 영상
수강신청 기간
• 2019년 8월 19일(월) ~ 2019년 10월 6일(일)
운영 기간
• 2019년 9월 2일(월) ~ 2019년 10월 20일(일)
개설 방식
• 매주 1개 주차씩 순차 오픈
메일 : wylee.xyzi@snu.ac.kr