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강좌 운영 계획
주차 | 주차명 (주제) | 주차별 학습 목표 | 차시 | 차시명 | 강좌 운영방법 | ||
학습내용 | 수업방법 | 평가방법 | 학습자료 | ||||
1 | 인공지능 | 인공지능과 컴퓨팅의이해 | 1-1. | ∎ 컴퓨팅에 대한 이해 | 강좌영상 (15분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
1-2. | ∎ 인공지능 개론 - 인공지능 - 기계 학습 - 심층 학습 | 강좌영상 (10분x1개) (13분×1개) (7분x1개) | PDF 제공 | ||||
2 | 인간-인공지능 | 사람중심 인공지능의이해 | 2-1. | ∎ 사람-AI상호작용 이해 - 인간과 인공지능의 상호작용 및 영향(2) | 강좌영상 (12분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
2-2. | ∎ 사람 중심 인공지능 응용 -의료분야Human-AI Interaction -제조분야Human-AI Interaction -교육분야Human-AI Interaction | 강좌영상 (9분×1개) (14분×1개) (20분×1개) | PDF 제공 | ||||
3 | 위성데이터를 활용한 | 인공위성에 적용되는인공지능의 이해 | 3-1. | ∎ 인공위성과 인공지능 - 인공위성과 위성원격탐사(1) - 인공위성과 위성원격탐사(2) - 미래 우주산업의 변화 | 강좌영상 (18분×1개) (11분×1개) (3분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
3-2. | ∎ 환경 모니터링 - 인공지능을 이용한 위성기반 환경 모니터링(1) - 인공지능을 이용한 위성기반 환경 모니터링(2) | 강좌영상 (10분×1개) (13분×1개) | PDF 제공 | ||||
4 | Human Brain and AI | 뇌-컴퓨터연계 인공지능의이해 | 4-1. | ∎ 뇌신호의 이해 - Brain, EEG and EEG Decoding(1) - Brain, EEG and EEG Decoding(2) | 강좌영상 (14분×1개) (10분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
4-2. | ∎ BCI와인공지능의 이해 - Deep Learning for Brain Decoding(1) - Deep Learning for Brain Decoding(2) | 강좌영상 (8분×1개) (10분×1개) | PDF 제공 | ||||
5 | 공공분야 시각인공지능 | 인공지능으로 해결하는공공문제 | 5-1. | ∎ 대규모 기계학습 - Why Artificial Intelligence? & Large Scale MachineLearning - Visual Intelligence - Applications | 강좌영상 (17분×1개) (20분×1개) (5분×1개) | 과제 | PDF 제공 |
5-2. | ∎ 공공분야 인공지능의 이해 - Public Sector Problem(1) - Public Sector Problem(2) | 강좌영상 (20분×1개) (12분×1개) | PDF 제공 | ||||
6 | 중간고사 | ||||||
7 | 음성합성 기술 개론 | 음성합성에서 인공지능 활용 | 7-1. | ∎ 음성처리 기술 | 강좌영상 (15분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
7-2. | ∎ 딥러닝 음성합성의 이해 - 음성 합성 기초 및 딥러닝 기반 최신 합성 기술(1) - 음성 합성 기초 및 딥러닝 기반 최신 합성 기술(2) | 강좌영상 (15분×1개) (18분×1개) | PDF 제공 | ||||
8 | Generation model & industry | 영상생성에서 인공지능 활용 | 8-1. | ∎ GAN(영상생성)의이해 - What is GAN? - What GAN can do? | 강좌영상 (19분×1개) (15분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
8-2. | ∎ 생성기술의 응용 - Application - Think about future | 강좌영상 (15분×1개) (7분×1개) | PDF 제공 | ||||
9 | 위성영상과 인공지능의 만남 | 위성영상에서 인공지능활용 | 9-1. | ∎ 위성영상의 이해 - 지구 관측과 인공위성 - 위성영상의 특징 | 강좌영상 (11분×2개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
9-2. | ∎ 인공지능을 활용한 위성영상 - 위성영상과 인공지능(상) - 위성영상과 인공지능(하) | 강좌영상 (17분×1개) (11분×1개) | PDF 제공 | ||||
10 | 인공지능 기술과활용 | 산업으로 확대되는 인공지능의이슈 | 10-1. | ∎ 인공지능 기술의 활용사례 - AI 활용에 대한 기대(1) - AI 활용에 대한 기대(2) - AI 활용에 대한 기대(3) | 강좌영상 (11분×1개) (10분×1개) (15분×1개) | 과제 | PDF 제공 |
10-2. | ∎ 인공지능이 만든 이슈 | 강좌영상 (15분×1개) | PDF 제공 | ||||
11 | AI in Digital twin | 인공지능과Digital twin의 이해 | 11-1. | ∎ Digital twin기술 - Digital twin 기술 소개(1) - Digital twin 기술 소개(2) | 강좌영상 (11분×1개) (15분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
11-2. | ∎ 인공지능 스마트시티 | 강좌영상 (19분×1개) (8분×1개) | PDF 제공 | ||||
12 | 음성합성응용 | 딥러닝으로 음성합성체험하기 | 12-1. | ∎ 고급 딥러닝 음성합성 이해 - 음성 합성 개론 - 딥러닝 음성 합성 이론 - 딥러닝을 하기 위해 알아야 할 내용 | 강좌영상 (13분×1개) (8분×1개) (8분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
12-2. | ∎ 음성합성 체험하기 - 딥러닝으로 음성 합성하기 | 강좌영상 (14분×1개) | PDF 제공 | ||||
13 | 상상과인공지능 | 상상으로 만들어지는 인공지능기술 이해 | 13-1. | ∎ 인공지능 상상과 발전 - 인공지능 상상(1997~2002) - 인공지능 상상(2010~) - 발전하는 인공지능 | 강좌영상 (6분×1개) (15분×1개) (5분×1개) | 퀴즈 | PDF 제공 |
13-2. | ∎ 미래 인공지능 기술의 이해 - 시각적 상식 - 장기기억 | 강좌영상 (6분×1개) (17분×1개) | PDF 제공 | ||||
14 | 기말고사 | ||||||
강좌운영팀 소개
교수자

- 박종열 교수
- - 2020. 4 ~ 2020. 8, Research Fellow, Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), Korea
- - 2004. 7 ~ 2020. 8, Research Director, Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), Korea
- - 2019. 9 ~ 2020. 8, Professor, University of Science and Technology (UST), Korea
- - 2017. 3 ~ 2019. 8, (Adjunct) Professor, University ofScience and Technology (UST), Korea
- - 2014. 3 ~ 2017. 2, (Adjunct) Associate Professor,University of Science and Technology (UST), Korea
- - 2011. 9 ~ 2014. 8, (Adjunct) Professor, ChungnamNational University, Korea
- - 2005. 9 ~ 2007. 8, (Adjunct) Assistant Professor,University of Science and Technology (UST), Korea
- - 2001. 8 ~ 2002. 8, Visiting Scholar, University of Utah, U.S.A.
- - 1996. 7 ~ 1997. 2, Researcher, Dacom R&D Center, Korea
강좌지원팀
- 조교
- 서울과학기술대학교 인공지능응용학과 박사과정
- E-mail: santaj9110@seoultech.ac.kr
강좌 수강 정보
이수/평가정보
| 과제명 | 과제 | 토론 | 중간고사 | 기말고사 |
|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | 20% | 0% | 40% | 40% |
※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.
강좌 수준 및 선수요건
이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.
교재 및 참고문헌
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학습인정시간
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주차
주차 13주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 41시간 00분 (20시간 07분)
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운영기관
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 18시간 45분 (16시간 51분)
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 41시간 00분 (17시간 08분)
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운영기관