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강좌소개

'미래학의 아버지'라 불리는 토마스 프레이 박사는 2030년까지 약 20억개의 직업이 사라질 것이며, 이러한 시대에 대비하기 위한 최선의 방법으로 소프트웨어 프로그래밍 교육을 언급하였습니다. 본 강좌는 신산업을 대표하는 키워드인 인공지능(AI)과 관련해 프로그래밍 실습을 통해 스스로 구현해봄으로써 그 원리를 이해함을 목적으로 합니다. 본 강좌는 초중급 수준의 학습자를 위한 강좌이며, 실제 구현을 통해 AI 이론을 이해하고자 하는 학생들과, AI의 동작 원리와 활용에 관심이 높은 일반인을 대상으로 합니다. 기초수준의 Python 프로그래밍 지식만 있다면 Python 기반으로 동작하는 인공지능 학습 프레임워크인 'PyTorch'를 활용하여 예제를 실습해봄으로써 AI에 친숙해 질 수 있도록 강좌를 구성하였습니다.
[강좌 특성]
- - 기초수준의 파이썬 프로그래밍 학습이 선행되어야 함
- - 수강생은 실습에 이용할 수 있는 개인 데스크탑 또는 랩탑을 수강 시 지참해야 함
- - 개발환경은 무료 클라우드 플랫폼(구글 Colaboratory)을 이용하므로 구글 계정을 1인당 1개 준비하여야 함
- - 매주 실습을 위한 예제 데이터 및 소스코드를 수강생에게 제공함
- - 매주 강좌는 15분 내외의 영상 3개로 구성된 3차시로 편성됨
- - 매주 3차시 수업 마무리 부분은 교수-학생 상호작용 및 학생-학생 상호작용을 위해 주차별 학습 주제를 고려하여 퀴즈, 과제 또는 토론을 제시함

주차 | 주차명 | 학습목표 | 차시 | 차시명 | 평가 | 학습자료 |
1 | 인공지능 기본개념 이해 | AI의 정의와 발전 과정에 따른 분류 및 기계학습의 유형/원리를 이해하고 설명할 수 있다. | 1-1 | AI와 기계학습의 의미 | PDF 제공 | |
1-2 | AI의 역사와 딥러닝 대두 | |||||
1-3 | 최근 AI 활용 사례 | 퀴즈 | ||||
2 | 파이토치와 텐서 | AI 프로그래밍을 위한 파이토치의 기초 지식을 습득하고 적용할 수 있다. | 2-1 | 개발환경 설정 및 텐서 | 실습 | PDF 및 소스코드 제공 |
2-2 | 파이토치 텐서 생성 | 실습 | ||||
2-3 | 파이토치 텐서 연산 및 조작 | 실습, 과제 | ||||
3 | 최적화와 선형회귀 | AI 학습을 위한 최대경사법을 알아보고 선형회귀 예시를 통해 확인해볼 수 있다. | 3-1 | 최적화와 최대경사법 | 실습 | PDF 및 소스코드 제공 |
3-2 | 선형회귀 | |||||
3-3 | 파이썬을 이용한 선형회귀 실습 | 실습, 과제 | ||||
4 | 파이토치를 이용한 선형회귀와 배치경사법 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 선형회귀를 이해하고 설명할 수 있다. | 4-1 | 파이토치를 이용한 선형회귀와 자동 미분 | 실습 | PDF 및 소스코드 제공 |
4-2 | 미니배치와 데이터로더 제작 | 실습 | ||||
4-3 | 커스텀데이터셋 제작 | 실습, 과제 | ||||
5 | 파이토치를 이용한 로지스틱 회귀 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 로지스틱회귀와 이진분류를 이해하고 설명할 수 있다. | 5-1 | 과소적합과 과대적합 | 실습 | PDF 및 소스코드 제공 |
5-2 | 시그모이드와 이진분류 | 실습 | ||||
5-3 | 로지스틱회귀 실습 | 실습, 퀴즈 | ||||
6 | 파이토치를 이용한 다중 분류 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 소프트맥스 회귀와 다중 분류를 이해하고 설명할 수 있다. | 6-1 | 소프트맥스와 다중 분류 | PDF 및 소스코드 제공 | |
6-2 | 데이터셋 분리와 교차검증 | 실습 | ||||
6-3 | 오픈 데이터셋을 이용한 소프트맥스 회귀 실습 | 실습, 과제 | ||||
7 | 파이토치를 이용한 인공신경망 1 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 인공신경망의 학습과 추론 과정을 이해하고 설명할 수 있다. | 7-1 | 인공신경망과 단일 퍼셉트론 | PDF 및 소스코드 제공 | |
7-2 | 단일 퍼셉트론의 문제점 | 실습 | ||||
7-3 | 다중 계층 퍼셉트론 | 실습, 퀴즈 | ||||
8 | 중간고사 | |||||
9 | 파이토치를 이용한 인공신경망 2 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 인공신경망의 학습과 추론 과정을 이해하고 설명할 수 있다. | 9-1 | 역전파 | PDF 및 소스코드 제공 | |
9-2 | 모델 저장 및 불러오기 | 실습 | ||||
9-3 | 인공신경망 실습 | 실습, 퀴즈 | ||||
10 | 파이토치를 이용한 인공신경망 3 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 인공신경망의 학습과 추론 과정을 이해하고 설명할 수 있다. | 10-1 | Custom Layer 작성 | 실습 | PDF 및 소스코드 제공 |
10-2 | Optimizer | |||||
10-3 | Optimizer 실습 | 실습, 과제 | ||||
11 | 파이토치를 이용한 CNN 1 | 영상 분류를 위해 고려해야 할 요소들에 대해 알아보고 컨볼루션 연산에 관해 설명할 수 있다. | 11-1 | 영상 분류의 이해 | PDF 및 소스코드 제공 | |
11-2 | 컨볼루션과 필터링 | |||||
11-3 | 컨볼루션 레이어 | 실습, 퀴즈 | ||||
12 | 파이토치를 이용한 CNN 2 | 딥러닝 프레임워크인 파이토치를 이용해 합성곱 신경망의 학습과 추론과정을 이해하고 설명할 수 있다. | 12-1 | CNN 개념 | PDF 및 소스코드 제공 | |
12-2 | CNN 모델 실습 | 실습 | ||||
13-3 | 다양한 CNN 모델 | 토론, 토의 | ||||
13 | 현직자 인터뷰 | 정부출연연구소의 AI 전문가 인터뷰를 통해 현업에서 이루어지는 AI 개발의 실제를 확인하고 결과물의 다양한 활용방안을 논의 할 수 있다. | 13-1 | 인공지능 활용 사례 | PDF 및 소스코드 제공 | |
13-2 | 인공지능 개발 실무 | |||||
13-3 | AI를 위한 필요 역량 | 퀴즈 | ||||
14 | 현직자 인터뷰 | 기업체의 인공지능 전문가 인터뷰를 통해 현업에서 이루어지는 AI 개발의 실제를 확인하고 결과물의 다양한 활용방안을 제시 할 수 있다 | 14-1 | AI 활용 사례 | PDF 제공 | |
14-2 | 인공지능 개발 실무 | |||||
14-3 | AI를 위한 필요 역량 | 토론 논의 | ||||
15 | 기말고사 |

과제명 | 퀴즈 | 토론 | 과제 | 중간고사 | 기말고사 |
반영 비율 | 6% | 4% | 10% | 40% | 40% |


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교과목/시스템 관련 문의 | 한성 K-MOOC 강좌운영팀 |
한성대학교 스마트원격교육센터 | |
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미리보기
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주차
주차 15주
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학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (07시간 04분)
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운영기관