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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    1. 수업 내용 안내
    인공지능 시대를 맞이하여 IT 비전공자들도 (작금의 스마트폰과 엑셀처럼) 인공지능을 도구로 활용할 수 있고,
    인공지능이 만드는 다양한 사회적 변화에 적응하고, 이를 비판적으로 수용할 수 있도록
    인공지능 리터러시 교양 교육에 대한 사회적 수요가 증가하고 있다.
    본 교과목에서는 이에 부합하여 어려운 수학 공식과 복잡한 텍스트 코딩 없이
    오렌지3를 활용하여 기계학습과 데이터를 분석하여 인공지능의 동작 원리를 시각적으로 알기 쉽게 이해시킨다.
    수강생들은 일상생활 속 인공지능의 재미있고 흥미로운 사례들에 노출되고
    이러한 문제들을 해결하는데 인공지능을 도구로 활용함으로서 인공지능의 사회적 영향력을 체험한다.

    2. 수업 구성 안내

    생활 속 인공지능의 이해 및 활용 강의는 크게 3부로 구성된다.
    ■ 제 1부(1주차∼3주차):
     생활 속 다양한 인공지능 활용 사례를 소개하고 인공지능 기술의 발전 역사와 기계가
     어떻게 학습하는지에 대해 동작 원리를 설명하고 데이터 기반 기계학습의 활용 필요성에 대해 설명한다.
    ■ 제 2부(4주차~12주차):
     구글 티처블 머신을 활용해 인공지능 기술을 체험하고
     다양한 일상 속 문제들(회귀, 분류, 추천, 사물인식, 감성인식, 군집화, 콘텐츠 창작 등)을 해결하는
     인공지능 기술에 대한 이론 설명과 오렌지 플랫폼을 활용해 이를 직접 구현 및 생활 속에 적용해보는 실습을 진행한다.
    ■ 제 3부(13주차∼14주차):
     인공지능 기술과 알고리즘의 편향에 따른 윤리적 문제점과
     인공지능 윤리의 필요성을 소개하고 인공지능이 사회에 미치는 긍정적/부정적 영향력에 대해 비판적으로 탐구한다.

    3. 수업 목표 안내
    - 본 강좌의 목적은 처음 인공지능을 배우는 비전공 학습자도 인공지능의 원리를 쉽게 시각적으로 이해하는 것이다.
    - 본 강좌의 목적은 다양한 기계학습과 데이터 유형을 활용하는 사례 중심의 실습을 통해 문제해결 능력을 함양하는 것이다.
    본 강좌의 목적은 생활 속 흥미로운 사례의 직접적인 체험을 통해 긍정적인 인공지능 학습의 경험을 제공하는 것이다.


    강좌 운영 계획

    강의계획서
    주차 주차명 주차 주차명
    1인공지능, 우리에게 위기인가? 기회인가?9시각인지 인공지능: 사물인식
    2 기계는 어떻게 학습할까? 10 소통하는 인공지능: 감정인식
    3 데이터 기반 기계학습 11 행동하는 인공지능: 군집화
    4 인공지능 체험하기 12 상상하는 인공지능:콘텐츠창작
    5 예측하는 인공지능: 회귀 13 윤리있는 인공지능: 윤리
    6 예측하는 인공지능: 분류 14 인간과 인공지능: 사회
    7 취향예측 인공지능: 추천 15 기말시험
    8 중간시험    

    강좌운영팀 소개

    교수자

    유준혁( professor
    유준혁 교수
    현) 대구대학교 AI학부 교수
    - 포항공대 전자전기공학과 공학사
    - 포항공대 전자전기공학과 공학석사
    - 미국 매릴랜드대학교 전기컴퓨터공학과, 공학박사

    [수상]
    - 대한임베디드공학회 우수논문상 수상, 2022
    - 대구대학교 산학협력상 수상, 2021
    - 한국통신학회 우수논문상 수상, 2020
    - 한국산업정보학회 우수지도자상 수상, 2019
    [저서]
    - 유준혁, 우홍체, 이형규, “창의적인 디지털시스템설계: VHDL”, 대구대학교 출판부, 2015
    [논문]
    - H. Kim, S. Park, S. Yu, S. Jung, J. Yoo, “뉴스 감성 앙상블 학습을 통한 주가 예측기의 성능 향상”, 대한임베디드공학회논문지, 2022
    - G. Ban and J. Yoo, “RT-SPeeDet: Real-Time IP–CNN-Based Small Pit Defect Detection for Automatic Film Manufacturing Inspection”, Applied Sciences, 2021
    - S. Jung and J. Yoo, “CAPS : Autonomous Child Abuse Protection System Based on Deep Learning with CCTV Video“, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, 2021
    - G. Ban and J. Yoo, “SWNQ: 스케일링된 가중치 정규화 기반 사후학습 양자화 기법”, 한국통신학회논문지, 2021
    - S. Jung and J. Yoo, “i-FireNet: A Lightweight CNN to Increase Generalization Performance for Real-Time Detection of Forest Fire in Edge AI Environments”, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, 2021
    - M. Jung, S. Srikantaiah, W. Choi, M. Kwon, J. Yoo, M. Kandamir, “Design of a Host Interface Logic for GC-Free SSDs”, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2020
    - J. Choi and J. Yoo, “Exploiting Inverse Power of Two Non-Uniform Quantization Method to Increase Energy Efficiency in Deep Neural Networks”, 한국정보과학회논문지, 2020

    강좌지원팀

    조교
    운영TA
    정성우
    대구대학교 대학원 IT융합공학과 석사과정
    함승재
    대구대학교 AI학부 학사과정

    강좌지원 부서

    운영TA
    운영 부서
    >>원격교육지원센터
    DGUk@daegu.ac.kr

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보
    학습활동사항퀴즈과제중간고사기말고사
    반영비율30%20%25%25%

    ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    1) 퀴즈: 주차별 객관식 또는 단답형 퀴즈 학습활동(총 13주차)

    2) 과제: 과제 게시판에 작성 후 완료 버튼 클릭
    - Orange3를 활용한 인공지능 기반 문제해결 실습 평가

    3) 시험: 중간(8주차), 기말(15주차)에 각각 출제함, 객관식, 주관식을 포함하는 온라인 시험

    교재 및 참고문헌

    나는 오렌지로 데이터 분석한다: 오렌지3로 배우는 인공지능 (임진숙, 장병철, 서미란, 정종호, 씨마스, 2021)

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 -

    운영기관 대구대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 50시간 00분 (14시간 53분)

    수강신청기간 23.03.02 ~ 23.06.01

    강좌운영기간 23.03.06 ~ 23.06.14

    전화번호 053-850-5542

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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