Skip To Contents

My Page

List of Recent Courses

Only active enrolled courses shown.

※ Shows 10 recent courses.

K-MOOC
K-MOOC CB Course

There are no courses currently in progress.

Go to Course Registration →

There are no courses currently in progress.

Go to Course Registration →
한국어
  • 한국어
  • ENGLISH
Discover Courses
Recommended Courses
      Multilingual settings

      Course Introduction

      강좌 소개

      수업내용/목표

      이 수업의 목적은,기계학습 인공지능 알고리즘의 논리적 구조를 이해하고, 인공지능에 대한 형이상학적, 윤리적 문제를 논의하는 것이다.
      인공지능은 컴퓨터과학, 컴퓨터 공학, 통계학, 수학, 물리학, 뇌과학, 인지과학 등 경험과학과 과학기술 그리고 철학이 융합 된 분야이다. 그융합이 무엇을 의미하는지 그리고 왜 중요한가 확인 할 것이다.
      이 수업을 통하여 앞으로 인공지능의 발전은 이들 여러 학문이 어떻게 융합하는지에 달려있음을 볼 것이다.

      홍보/예시 영상

      강좌 운영 계획

      주차

      주차명

       

      (주제)

      주차별

      학습 목표

      차시

      차시명

      강좌 운영방법

      학습내용

      수업방법

      평가방법

      학습자료

      1

      인공지능

      이론의

      발전과정

      인공지능이

      무엇인지를

      이해하고,

      인공지능 이론의

      발전 과정을

      배운다.

      1-1.

       전체 수업 조망

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      1-2.

       1주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      1-3.

       인공지능이란?

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      1-4.

       인공지능의 탄생과 초기

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      1-5.

       인공지능의 최근 발전 과정

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      1-6.

       정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      2

      논리와

      알고리즘

      인공지능의

      알고리즘을

      이해하기 위하여 논리가 무엇인지를 배운다.

      2-1.

       2주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      2-2.

       논증이란?

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      2-3.

       논리적 형식화

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      2-4.

       추론규칙

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      2-5.

       진리표와 결정가능성

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      2-6.

       정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      3

      연역논리

      기반

      인공지능

      연역 논리 기반의 기호주의

      인공지능

      알고리즘에 대해 배운다.

      3-1.

       3주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      3-2.

       기호주의 인공지능

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      3-3.

       논리적 지식 기반 에이전트

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      3-4.

        연역과 귀납

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      3-5.

        기호주의 학습 과정과 성과

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      3-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      4

      확률기반

      인공지능

       베이즈

      알고리즘

      확률 기반

      인공지능으로서 베이즈

      알고리즘에

      대해 배운다.

      4-1.

        4주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      4-2.

        확률의 기초

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      4-3.

        베이즈와 베이즈 정리

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      4-4.

        베이즈 추론의 성공과 한계

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      4-5.

        나이브 베이즈 기계학습

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      4-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      5

      의사결정

      알고리즘

      의사결정

      알고리즘의

      구조와 응용에

      대해 배운다.

      5-1.

        5주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      5-2.

        의사결정 이론과 원리

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      5-3.

        의사결정 나무와 응용

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      5-4.

        무지에 따른 의사결정의 원리

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      5-5.

        불확실성에 따른 의사결정의 원리

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      5-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      6

       

      인과

      모형에

      토대한

      인공지능

      인과 모형에

      토대한

      인공지능에 대해 배운다.

      6-1.

        6주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      6-2.

        인과 모형 이론의 발전

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      6-3.

        인과 모형의 조건

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      6-4.

        인과 그래프

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      6-5.

        인과 추론의 원리

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      6-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      7

      신경망

      인공지능의

      알고리즘

      신경망 인공지능의 알고리즘에

      대해 배운다.

      7-1.

       7주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      7-2.

       신경망컴퓨팅이란?

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      7-3.

       신경망컴퓨팅의 기본 원리

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      7-4.

       신경망컴퓨팅의 성과

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      7-5.

       연결주의와계산주의

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      7-6.

       정리와탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      8

      진화(유전)

      알고리즘

      인공지능의

      진화(유전)알고리즘에

      대해 배운다.

      8-1.

        8주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      8-2.

        진화 이론의 본성

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      8-3.

        진화 알고리즘이란?

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      8-4.

        진화 알고리즘의 구조

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      8-5.

        진화 알고리즘의 응용

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      8-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      9

      유비

      (유추)

      알고리즘

      인공지능의 유비(유추)알고리즘에

      대해 배운다.

      9-1.

       9주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      9-2.

       유비 추론이란

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      9-3.

       유비 (유추)알고리즘이란

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      9-4.

       유비 알고리즘의 구조

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      9-5.

       유비 알고리즘의 응용

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      9-6.

       정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      10

      기계학습의

      과적합

      (over-fitting)

      문제와

      단순성 원리

      기계학습의 가장

      큰 문제인

      과적합과 그 문제의 해결로서

       단순성원리에

      대해 배운다.

      10-1.

        10주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      10-2.

        과적합 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      10-3.

        단순성 원리

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      10-4.

        과적합 문제 해결 방법 1

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      10-5.

        과적합 문제 해결 방법 2

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      10-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      11

      설명 가능한

      인공지능

      프로젝트

      설명 가능한

      인공지능

      알고리즘의

      본성과 과제에

      대해 배운다.

      11-1.

        11주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      11-2.

        설명 가능한 인공지능의 필요성

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      11-3.

        설명의 모형을 설계하는 것이 왜 어려운가

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      11-4.

        설명 가능한 인공지능의 알고리즘 1

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      11-5.

        설명 가능한 인공지능의 알고리즘 2

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      11-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      12

      인공지능의

      자연어

      처리에서

      철학적 문제

      인공지능의

      자연어 처리의

      본성과

      철학적 문제에

      대해 배운다.

      12-1.

       12주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      12-2.

       자연어처리는 무엇인가

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      12-3.

       자연어처리의 문제

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      12-4.

       자연어처리 알고리즘 1

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      12-5.

       자연어처리 알고리즘 2

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      12-6.

       정리와탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      13

      인공지능과

      인간의식

      인공지능이

      인간의 의식에

      도달할 수

      있는지에 대해 논의한다.

      13-1.

        13주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      13-2.

        의식이란?

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      13-3.

        의식에 대한 철학적 논쟁

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      13-4.

        특이점 이론의 한계

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      13-5.

        초지능의 가능성

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      13-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      14

      알고리즘의

      윤리성

      인공지능

      알고리즘이 초래할 윤리적 문제들에

      대해 논의한다.

      14-1.

        14주차수업 개요

      강좌영상 (10×1)

      토론

      PDF 제공

      14-2.

        알고리즘의 윤리적 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      14-3.

        알고리즘의 편향성

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      14-4.

        알고리즘 공정성 이론 1

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      14-5.

        알고리즘 공정성 이론 2

      강좌영상 (15×1)

      PDF 제공

      14-6.

        정리와 탐구 문제

      강좌영상 (10×1)

      PDF 제공

      15

       기말고사

       

       

       기말고사

       

       

       

      강좌운영팀 소개

      교수자

      김준성 professor
      김준성 교수
      명지대학교 철학과 교수
      최종학력
      미국 위스콘신 대학교(University of Wisconsin-Madison) 철학과, 철학박사(Ph.D)
      연구 분야
      과학철학, 논리학
      주요경력
      2007~2021 명지대학교 철학과 조교수, 부교수, 교수
      2021~2022 미국 Arizona State University SILC 방문학자
      2019~2021 한국과학철학회 부회장
      2019~2021 한국연구재단 인문학단 전문위원
      2017~2019 명지대학교 방목기초교육대학 학장보
      2018~2018 캐나다 브리티시컬럼비아 대학교(University of British Columbia
      at Vancouver) 철학과 방문교수
      2013~2014 미국 노스캐롤라이나 대학교(University of North Carolina at
      Chapel Hill) 철학과 방문학자
      2003~2007 서울대학교 CTL 선임연구원, 연구조교수
      2002~2003 서울대학교 공과대학 BK21 연구원

      강좌 수강 정보

      이수/평가정보

      이수/평가정보
      과제명퀴즈토론중간고사기말고사
      반영비율0%30%00%70%

      ※ 총 80% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

      강좌 수준 및 선수요건

      이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.

      교재 및 참고문헌

      이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

      자주 묻는 질문

      강좌 교재가 따로 있나요?

      네. 있습니다.

      강좌 교재가 따로 있나요?

      네. 있습니다.

      제목

      소제목

      내용

       

      Field Humanities (Humanities Sciences)

      Difficulty -

      Operating Institute MYONGJI UNIVERSITY

      Certificate Issuance

      Week 15 Week

      Learning recognition time 30Hour 00Minute (18Hour 54Minute)

      Course Registration Period 26.09.01 ~ 26.11.11

      Course Duration 26.09.01 ~ 26.12.11

      Phone Number 02-300-1732

      Subtitle language -

      Course language 한국어(ko)

      Recommended Courses
      Same institution course