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K-MOOC
K-MOOC CB Course

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      Course Introduction
      ■ 강좌소개
      • 인공지능시스템 교과목은 인공지능의 이론적 이해를 바탕으로, 이를 실제 시스템에 적용하기 위한 다양한 구성 요소들을 직접 설계하고 구현하는 역량을 키우는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 학생들은 인공지능 기술의 원리를 깊이 있게 이해할 뿐만 아니라, 실질적인 문제 해결 능력을 갖추게 됩니다. 이 과정은 인공지능 시스템의 전반적인 구조와 작동 방식을 체계적으로 학습하고, 이를 기반으로 창의적이고 응용 가능한 솔루션을 개발하는 데 필요한 기초를 제공합니다.

      ■ 학습목표
      • 인공지능시스템에서 다양한 데이터 포맷과 각 데이터 포맷에 따른 인공지능 모델의 세부 내용을 이해하고 구현할 수 있다.
      ■ 강좌 운영일정
      • 수강신청기간 : 2026. 2. 9.(월) 10시 ~ 3. 2.(월) 23시 59분까지
      • 강좌운영기간 : 2026년 1학기(2026. 3. 3. 9시 ~ 6. 22. 23시 59분까지)
      • ※ 강좌 운영 일정은 본교 학사일정에 따라 변경될 수 있음
       
      ■ 이수 및 평가기준
        [평가기준]
      • 퀴즈(20%): 주차별 1회
      • 중간고사(40%): 1~7주차 시험
      • 기말고사(40%): 9~14주차 시험
      • 이수기준(60%): 총 100점 중 60점 이상 충족 시 이수증 발급
      ■ 학습지원

      • 교수자-학습자 간 질의응답 게시판과 Q&A의 상시 운영을 통해 교과목을 수강하며 발생할 수 있는 다양한 학습 사례에 적극적으로 대응하고, 실습 사례 및 질문에 대해 학습자간 서로 공유하는 형태로 운영하고자 함
      • 운영 TA 지원을 통해 질의응답 및 기타 운영 시 필요한 행정적 지원 예정

      Syllabus

      주차

      주차명(주제)

      주차별 학습 목표

      차시

      차시명(학습내용)

      평가방법

      1

      인공지능시스템 소개

      인공지능시스템의 구성요소와 이를 구현하기 필요한 개발환경을 구축한다.

      1-1

      인공지능시스템이란

      퀴즈

      1-2

      AIS개발환경

      퀴즈

      1-3

      리눅스의 기초

      퀴즈

      2

      Pytorch와 이미지처리

      인공지능 구현의 대표적 라이브러리 파이토치를 학습하고 이미지전처리 기법을 배운다.

      1-1

      Pytorch Tutorial

      퀴즈

      1-2

      Image data

      퀴즈

      1-3

      전처리과정

      퀴즈

      3

      MLP Model

      Multi-layer perceptron을 통해서 인공지능 모델의 기본 개념을 학습한다.

      1-1

      Multi Layer Perceptron

      퀴즈

      1-2

      MLP 구현

      퀴즈

      1-3

      Train/Test 코딩

      퀴즈

      4

      CNN 기본

      이미지 데이터에 특화된 CNN 구조에 대해서 학습한다.

      1-1

      CNN

      퀴즈

      1-2

      CNN Module

      퀴즈

      1-3

      Batch Normalization

      퀴즈

      5

      CNN 심화

      CNN 구조의 다양한 형태를 학습한다.

      1-1

      CNN Design

      퀴즈

      1-2

      Modern CNN

      퀴즈

      6

      GAN 기본

      생성모델로 대표되는 GAN의 기본 원리를 이해한다.

      1-1

      GAN

      퀴즈

      1-2

      CGAN

      퀴즈

      7

      GAN 심화

      GAN의 발전된 형태인 알고리즘들을 학습하고 구현한다.

      1-1

      DCGAN

      퀴즈

      1-2

      CycleGAN

      퀴즈

      8

      중간고사

      중간고사

      1-1

      중간고사

      9

      딥러닝 실습환경

      딥러닝 실습환경을 구축한다.

      1-1

      Local과 Remote 개발환경(1)

      퀴즈

      1-2

      Local과 Remote 개발환경(2)

      퀴즈

      1-3

      Google Cloud Platform

      퀴즈

      10

      Overleaf

      딥러닝 기초 및 실습

      Overleaf사용법을 학습한다.

      1-1

      Overleaf 문법(1/2)

      퀴즈

      1-2

      Overleaf 문법(2/2)

      퀴즈

      1-3

      archive 업로드,Overleaf로 CV작성

      퀴즈

      11

      Git 실습 딥러닝 기초 및 실습

      인공지능시스템 협업 툴로써 Git 사용법을 학습한다.

      1-1

      Git 저장소

      퀴즈

      1-2

      Git 브랜치

      퀴즈

      1-3

      Github

      퀴즈

      12

      Docker

      Docker 사용법을 학습한다.

      1-1

      Docker (1)

      퀴즈

      1-2

      Docker (2)

      퀴즈

      1-3

      Generative AI

      퀴즈

      13

      Natural Language Processing(1)

      LSTM의 구조와 구현을 학습한다.

      1-1

      LSTM (1)

      퀴즈

      1-2

      LSTM (2)

      퀴즈

      1-3

      LSTM (3)

      퀴즈

      14

      Natural Language Processing(2)

      Transformer의 원리를 이해하고 데이터 종류에 따른 활용법을 학습한다.

      1-1

      Transformer

      퀴즈

      1-2

      Transformer-LSTM with NLP Data

      퀴즈

      1-3

      Transformer-LSTM

      with Timesesies Data

      퀴즈

      15

      기말고사

      기말고사

      1-1

      기말고사

      Course Operators
        • 서울대학교 전기정보공학부 / 공학박사
        • 삼성 SDS AI연구센터 책임연구원
        • 현) 서울시립대학교 인공지능학과 부교수
        • 현) 서울시립대학교 인공지능혁신융합대학사업단 사업부단장
        • 현) 서울시립대학교 인공지능학과 학과장

        • 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학 / 공학박사
        • 성균관대학교 글로벌 C-school 교육자문위원 / 학부 SW-AI 기초교육 자문
        • 현) 성균관대학교 소프트웨어학과 부교수

      • 안녕하세요. 서울시립대학교 인공지능시스템 K-MOOC 강좌 학습운영조교 입니다.

        질문이 있으신 경우 게시판에 글을 남겨주시면 순차적으로 답변드리겠습니다. 감사합니다.

      • 안녕하세요. 서울시립대학교 인공지능시스템 K-MOOC 강좌 학습운영조교 입니다.

        질문이 있으신 경우 게시판에 글을 남겨주시면 순차적으로 답변드리겠습니다. 감사합니다.


      • 안녕하세요. 서울시립대학교 인공지능혁신융합대학사업단 K-MOOC 강좌 운영 담당자 입니다.

        질문이 있으신 경우 게시판에 글을 남겨주시면 순차적으로 답변드리겠습니다. 감사합니다.

      Field Engineering (Computers & Communication)

      Difficulty advanced

      Operating Institute UNIVERSITY OF SEOUL

      Certificate Unissued

      Week 15 Week

      Learning recognition time 21Hour 27Minute (18Hour 11Minute)

      Course Registration Period 26.02.09 ~ 26.03.08

      Course Duration 26.03.03 ~ 26.06.22

      Phone Number 02-6490-6925

      Subtitle language 한국어

      Course language 한국어(ko)

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