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참여기관 목록
강좌소개
- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이를 이해하고 실제 적용 사례를 설명할 수 있다.
- 프로그래밍 기초와 데이터 처리 능력을 바탕으로 AI 문제 해결 과정을 이해하고 적용할 수 있다.
- 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 모델을 이해하고 간단한 실습을 통해 데이터를 분석하고 결과를 해석할 수 있다.
강좌 운영일정
- 수강신청기간 : 2026.10.06(화) ~ 2026.11.07(토)
- 강좌운영기간 : 2026.10.06(화) ~ 2026.12.06(일)
이수 및 평가기준
- 평가 : 중간고사 50%, 기말고사 50% (사지선다형 객관식 문항)
- 이수기준 : 60% (중간, 기말 합산 100점 기준 평균 60점 이상 충족 시 이수증 발급)
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 인공지능의 기초 | 1-1 | AI의 기본 개념 | 퀴즈 1문항 |
1-2 | AI의 역사와 발전 | 퀴즈 1문항 | ||
1-3 | 다양한 AI 적용 사례의 이해 | 퀴즈 1문항 | ||
2 | 프로그래밍 기초1 | 2-1 | 프로그래밍의 개념 | 퀴즈 1문항 |
2-2 | 코드를 이용한 의사결정 | 퀴즈 1문항 | ||
2-3 | 반복문을 이용한 반복작업 | 퀴즈 1문항 | ||
3 | 프로그래밍 기초2 | 3-1 | 데이터 정리 | 퀴즈 1문항 |
3-2 | 파이썬의 주요 자료구조 (튜플, 딕셔너리, 집합) | 퀴즈 1문항 | ||
3-3 | 함수: 프로그램의 기초적인 구성 요소 | 퀴즈 1문항 | ||
4 | 프로그래밍 기초3 | 4-1 | 문자열 처리 | 퀴즈 1문항 |
4-2 | 파이썬을 이용한 문제해결 | 퀴즈 1문항 | ||
4-3 | 라이브러리 및 모듈 입문 | 퀴즈 1문항 | ||
5 | 중간고사 | 5-1 | 1~4주차 개념 이해도 점검을 위한 종합평가 | 총괄평가 |
6 | 머신러닝의 이해 | 6-1 | 머신러닝의 개요 | 퀴즈 1문항 |
6-2 | 지도학습 | 퀴즈 1문항 | ||
6-3 | 딥러닝의 기초 | 퀴즈 1문항 | ||
7 | 아이리스 데이터셋을 이용한 분류 모델 | 7-1 | 아이리스 데이터셋의 개요, 탐색적 데이터 분석(EDA) | 퀴즈 1문항 |
7-2 | 데이터 전처리, 모델학습 | 퀴즈 1문항 | ||
7-3 | 모델평가, 예측해석 | 퀴즈 1문항 | ||
8 | PyTorch로 MNIST 분류 및 수업 다시보기 | 8-1 | 생성형 AI의 이해 | 퀴즈 1문항 |
8-2 | PyTorch 기본 익히기 | 퀴즈 1문항 | ||
8-3 | PyTorch 데이터 구성 | 퀴즈 1문항 | ||
9 | 기말고사 | 9-1 | 전체 과정 기반 종합 평가 | 총괄평가 |
기타·문의처
단국대학교 차세대디스플레이 혁신융합대학사업단