K-MOOC

주차

주차명(주제명)

주차별 학습 목표

1

지능형 시스템

1. 지능형 시스템의 기본 개념을 설명할 수 있다.

2. 일상생활 속 지능형 시스템 활용 사례를 관찰하고 설명할 수 있다.

3. 지능형 시스템이 우리 생활과 사회에 미치는 영향을 설명할 수 있다.

2

인공지능

1. 인공지능의 개념 및 주요 학습 방식을 설명할 수 있다.

2. 인공지능의 역사를 설명할 수 있다.

3

빅데이터

1. 빅데이터의 개념과 특징을 설명할 수 있다.

2. 빅데이터가 실제로 어떻게 활용되는지 다양한 사례를 이해하고, 그 과정에서 발생할 수 있는 사회적/윤리적 문제점을 설명할 수 있다.

4

데이터 전처리

1. 데이터 전처리의 필요성과 개념을 설명할 수 있다.

2. 데이터 형태별 전처리 과정에 대해 설명할 수 있다.

5

지도학습

1. 지도학습의 개념과 구조를 설명할 수 있다.

2. 지도학습의 두 가지 대표 문제 유형인 분류와 회귀를 구분할 수 있다.

6

비지도학습과 강화학습

1. 비지도학습의 개념을 설명할 수 있다.

2. 강화학습의 개념을 설명할 수 있다.

7

지능형 데이터 처리 (1)

1. 지능형 시스템의 정형 데이터 처리 방식을 설명할 수 있다.

2. 지능형 시스템의 이미지 데이터 처리 방식을 설명할 수 있다.

8

중간고사

9

지능형 데이터 처리 (2)

1. 지능형 오디오 데이터 처리 방식을 설명할 수 있다.

2. 지능형 텍스트 데이터 처리 방식을 설명할 수 있다.

10

엣지 컴퓨팅과 클라우드

1. 클라우드 컴퓨팅의 개념과 역할을 설명할 수 있다.

2. 엣지 컴퓨팅의 필요성과 특징을 설명할 수 있다.

11

자율주행

1. 자율주행 기술이 등장한 배경과 자율주행 시스템의 전체 개념을 설명할 수 있다.

2. 자율주행 시스템의 핵심 기술을 설명할 수 있다.

3. 자율주행 기술의 주요 사회적 이슈를 설명할 수 있다.

12

지능형 감시 시스템

1. 지능형 감시 시스템의 정의와 등장 배경을 설명할 수 있다.

2. 지능형 감시 시스템의 활용 및 한계를 설명할 수 있다.

13

생각하고 대화하는 지능형 시스템

1. 대규모 언어 모델의 개념을 설명할 수 있다.

2. 언어 모델의 한계와 이를 보완하는 시스템 구조를 설명할 수 있다.

14

지능형 시스템의 위험 요소와 대응 기술

1. 지능형 시스템에서 발생할 수 있는 프라이버시, 보안, 신뢰성 문제의 유형과 위험성을 사례를 통해 설명할 수 있다.

2. 지능형 시스템의 주요 위험에 대응하기 위한 기술적 방법과 책임 있는 AI 설계의 필요성을 이해하고 설명할 수 있다.

15

기말고사