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    강좌소개

    수업내용/목표

    컴퓨터 공학 관련 분야 전공이 아니면서 코딩 경험이 거의 없는 학생 대상으로, 딥러닝(DeepLearning) 중심의 인공지능에 대한 기본개념을 익힐 수 있는 강좌이다. 파이썬(Python)을 이용하여 코딩 실습을 통해 AI 리터러시를 높이며, 자신의 분야에서 인공지능을 충분히 활용하여 인공지능 혁신 리더가 될 수 있는 역량을 키우도록 한다.


    강좌 운영 계획

     1.강의계획서

    주차

    차시목차

    세부목차

    학습활동

    1

    딥러닝이란?

    인공지능이란?

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    생애 첫 인공지능

    딥러닝을 배워야 하는 이유

    2

    뉴런과 신경망

    뉴런과 퍼셉트론

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    퍼셉트론의 연산

    퍼셉트론의 한계와 다층퍼셉트론

    3

    인공지능 코딩 시작하기

    코딩 쉽게 시작하기

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    인공지능 개발환경과 코랩

    파이선 기초 - 제어문

    4

    신경망과 텐서

    신경망과 텐서

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    파이선 기초-콜렉션,리스트

    넘파이와 텐서

    5

    신경망과 텐서플로

    신경망의 텐서표현

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    선형회귀와 텐서플로

    퍼셉트론 실습 손글씨 인식하기

    6

    다측퍼셉트론과 역전파학습

    다층퍼셉트론과 역전파학습

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    경사하강법

    다층퍼셉트론 실습 패션이미지인식

    7

    딥러닝 학습

    데이터 준비하기

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    하이퍼파라메터 정하기

    언더피팅과 오버피팅

    8

    딥러닝 성능 높이기

    실습:하이퍼파라메터

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    실습:활성함수,최적화

    데이터와 차원축소

    9

    딥러닝 프로젝트

    학습이론 기초

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    딥러닝 프로젝트 기획

    파이선으로 딥러닝 웹사이트 만들기

    10

    컴퓨터 비전

    컴퓨터비전과 CNN

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    컨벌루션과 이미지필터

    CNN으로이미지분류 성능 높이기

    11

    자연언어처리

    단어의 토크나이제이션

     

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    문장과 시퀀스

    감성분석

    12

    RNN, GAN

    언어모형과 RNN

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    언어모형 실습:시 쓰는 딥러닝

    창작신경망 GAN

    13

    딥러닝 트랜드

    최신 딥러닝 트랜드 I

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    최신 딥러닝 트랜드 II

    인공지능과 커리어

    14

    기말고사

     

    퀴즈

    미리보기
    강좌운영진
    • 오종훈 교수
      현) 한국과학기술원(KAIST) 경영공학부 교수
      전) 한국과학기술원(KAIST) 정보미디어 경영대학원 겸직교수
           포항공과대학교 기술경영대학원 교수
           포항공과대학교 물리학과 교수
           펄서스테크놀로지 창업자, 대표이사
      학력) 한국과학기술원(KAIST) 물리학 박사
      E-mail: johnoh@kaist.ac.kr
                   john@keyclue.com
    • 나지혜 조교

      한국과학기술원(KAIST) 전산학부
      E-mail: tnsrnr25@gmail.com

    자주묻는질문

    Q 강좌 교재

    A 별도의 교재는 없으면, 강의 교안을 PDF(우리말)로 제공

    Q 학습관련 질의응답

    A 학습과 관련한 질문을 강좌 게시판 또는 TA의 이메일로 문의 시 답변 제공

    Q 기타 문의사항

    A 강좌 운영과 관련된 질문 또는 오류나 문제 발생 시 kmooc@kaist.ac.kr로 문의

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 한국과학기술원

    이수증 미발급

    주차 14 주

    학습인정시간 15시간 00분 (08시간 46분)

    수강신청기간 24.04.02 ~ 24.12.01

    강좌운영기간 24.04.08 ~ 24.12.31

    전화번호 042-350-6065

    자막언어 영어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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