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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

    LocalRemote 개발환경(1)

    퀴즈

    1-2

    LocalRemote 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,OverleafCV작성

    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 Issuance

    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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