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    강좌소개
    강좌소개
    • ChatGPT를 활용하여 파이썬 언어를 학습하고 자신만의 인공지능 모델을 만들 수 있는 능력을 함양할 수 있는 강좌입니다.

    학습목표
    • 1주차 : 인공지능의 개념과 역사그 발전 과정에 대해 살펴본다.
    • 2주차 : 인공지능으로부터 나온 결과물의 신뢰성과 인공지능 활용 윤리에 대해 학습한다.
    • 3주차 : 기계학습의 핵심 개념과 원리를 파악하고 다양한 기계학습 알고리즘과 응용에 대해 학습한다.
    • 4주차 : 인공신경망과 딥러닝에 대해 학습하고 구글 플레이 그라운드와 Teachable Machine을 통해 딥러닝 모델의 동작과정을 이해한다.
    • 5주차 : 생성형 AI에 대해 알아보고 ChatGPT를 포함한 다양한 생성형 AI 플랫폼에 대해 알아본다,.
    • 6주차 : ChatGPT를 활용하여 파이썬의 설치와 기본적인 문법에 관해 알아본다.
    • 7주차 : ChatGPT를 활용하여 파이썬의 조건문반복문함수에 대해 알아본다.
    • 8주차 : 중간고사
    • 9주차 : ChatGPT를 활용하여 파이썬만의 독특한 데이터 저장구조인 리스트튜플딕셔너리셋에 대해 살펴본다.
    • 10주차 : ChatGPT를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 프래그램을 작성해본다.
    • 11주차 : 파이썬에서 제공하는 내부/외부 패키지에 대해 이해하고데이터 분석 및 인공지능 분야에서 주로 활용되는 외부 패키지에 대해 익힌다.
    • 12주차 : 데이터 분석 및 인공지능 분야에서 주로 활용되는 외부 패키지를 활용하여 데이터를 분석해본다.
    • 13주차 : ChatGPT의 도움을 받아 파이썬으로 기본적인 인공지능 모델을 구현해본다.
    • 14주차 : ChatGPT의 도움을 받아 파이썬으로 심화된 인공지능 모델을 구현해본다.
    • 15주차 : 기말고사
    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 : 2025.03.04. ~ 2025.03.14.
    • 강좌운영기간 : 2025.03.04. ~ 2025.06.15.
    이수 및 평가기준
    • 평가기준 : 퀴즈 40% / 중간고사 30% / 기말고사 30%
    • 이수기준 : 총 100점 60점 이상 충족 시 이수증 발급
    수업계획서
    주차주차명(주제)차시차시명(학습내용)평가방법
    1인공지능의 개요와 발전1-1인공지능의 개요
    1-2인공지능 연대기
    1-3인공지능의 분류
    2인공지능의 신뢰성과 윤리2-1인공지능이 내린 결과에 대한 신뢰성
    2-2설명가능한 인공지능
    2-3인공지능 윤리
    3기계학습 개요3-1기계학습의 기본개념
    3-2학습의 종류와 방법(지도학습과 비지도학습)
    3-3기계학습의 종류
    4인공신경망과 딥러닝 개요 및 실습4-1인공신경망과 퍼셉트론
    4-2다층 퍼셉트론과 오류역전파
    4-3딥러닝 개요 및 딥러닝 모델 구현
    5ChatGPT와 생성형 모델5-1생성형 AI 개요
    5-2생성형 모델로 그림 그리기
    5-3생성형 모델로 멀티미디어 다루기
    6ChatGPT와 함께하는 파이썬 기초문법16-1ChatGPT를 활용한 파이썬 배우기
    6-2파이썬 설치 및 실행
    6-3파이썬 연산자
    7ChatGPT와 함께하는 파이썬 기초문법27-1조건문
    7-2반복문
    7-3함수
    8중간고사8-1
    8-2
    8-3
    9ChatGPT와 함께하는 파이썬 기초문법29-1파이썬의 데이터 구조 다루기(1)
    9-2파이썬의 데이터 구조 다루기(2)
    9-3파이썬의 데이터 구조 다루기(3)
    10

    ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 프로그래밍

    10-1

    ChapGPT를 파이썬 프로그래밍에 활용하기

    10-2

    ChatGPT와 파이썬을 이용한 생활 속 프로그램 만들기 실습

    10-3ChatGPT와 파이썬을 이용한 게임 만들기

    11

    파이썬 패키지 기초

    11-1

    파이썬 패키지

    11-2

    Numpy

    11-3Numpy의 활용

    12

    파이썬 패키지 활용

    12-1Pandas

    12-2

    Matplotlib 개요

    12-3

    Pytorch 개요

    13

    인공지능 모델 구현 실습 1

    13-1

    회귀분석 개요

    13-2

    인공지능 모델 구현 실습(1)

    13-3

    인공지능 모델 구현 실습(2)

    14

    인공지능 모델 구현 실습 2

    14-1

    DNN 모델

    14-2

    CNN 모델

    14-3

    RNN과 LSTM, 트랜스포머

    15기말고사15-1
    15-2
    15-3
    미리보기
    강좌운영진
    • 노병준교수

      * 순천향대학교 AI빅데이터학과 교수

    • 김병훈TA

      * 순천향대학교 일반대학원 미래융합기술학과

    기타·문의처
    순천향대학교 하이플렉스교육센터 041-530-4996(K-MOOC관리자)

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 교양

    운영기관 순천향대학교

    이수증 발급

    주차 15 주

    학습인정시간 39시간 00분 (17시간 26분)

    수강신청기간 25.03.04 ~ 25.03.14

    강좌운영기간 25.03.04 ~ 25.06.15

    전화번호 041-530-4996

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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