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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    본 강좌는 AI 기초개념으로부터자율주행까지의과정을현장중심사례와 수학 응용 사례로 소개하는 강좌입니다.

    AI 분야에서 사용하는 행렬, 벡터, 통계의 기초와 응용 등을 학습하고, 데이터 분석과처리방법들을기반으로자율주행에적용되는 과정을 살펴보고 AI를 구현할 수 있도록 파이썬으로 실습하는 과정을제공합니다.

    본 강좌를 통해, AI에서 가장 필요로 하는 핵심요소 지식들(SW,수학,자율주행-도메인,알고리즘)을기반하여프로그램구현하고, 통합적 학습할 수 있는 기회를 제공하고자 합니다.

    또한 핵심기술에서 자율 주행기술의 장치의 구성을 학습하고, 자율주행을 구현한 사례별로 살펴볼 수 있습니다.
    그리고, 우리가 구현해야 할 자율 주행 5단계가 무엇인지를 학습하여, 현재의 자율 주행기술과산업현장을통해현장을체험하도록구성하였다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

    ■강의계획서■

    주차

    주차명(주제)

    주차별 학습 목표

    차시

    차시명

    1

    인공지능 자율주행 수학이란?

    기초개념관점으로인공지능, 수학, 자율주행의연계성을 살펴본다.

    1-1

    인공지능과 수학과의 관계

    1-2

    인공지능의 개념

    1-3

    자율주행의 개념

    2

    인공지능

    수학(1)

    행렬의 성질과 응용을 이용해 자율주행문제를 해결할 수 있다.

    2-1

    행렬의 기초

    2-2

    행렬의 응용

    2-3

    자율주행에서의 행렬응용

    3

    인공지능

    기초개념

    인공지능의 기본개념을 설명할 수있다.

    3-1

    인공지능이란?

    3-2

    인공지능구현

    3-3

    머신러닝 개요

    4

    자율주행

    소개

    자율주행의 역사 및 현재 기술을설명할 수 있다.

    4-1

    자율주행 기술의 역사

    4-2

    자율주행 시스템 5단계란?

    4-3

    현재의 자율주행 기술

    5

    인공지능

    수학(2)

    벡터에 대한 기본개념과 활용을 설명할수 있다.

    5-1

    벡터의 기본개념

    5-2

    벡터의 응용

    5-3

    행렬과 벡터응용

    6

    자율주행

    기술(2)

    자율주행을 위한 인공지능기반 보행자검출 및 제어기술을 설명할 수 있다.

    6-1

    차량/보행자 검출 기술이란?

    6-2

    차량/보행자 검출 기술 소개

    6-3

    인공지능 기반의 차량/보행자 검출 기술

    7

    인공지능

    수학(2)

    데이터처리를 할 수 있고 데이터분석을 설명할 수 있다.

    7-1

    데이터기초개념

    7-2

    데이터분석방법

    7-3

    데이터분석 및 해석

    8

    중간고사(20211011~20211026)

    9

    자율주행

    기술(3)

    자율주행을 위한 인공지능기반 차선검출 및 제어기술을 설명할 수 있다.

    9-1

    차선검출 기술이란?

    9-2

    차선검출 기술 소개

    9-3

    경계선 검출 실습

    10

    인공지능

    수학(4)

    선형회귀분석을 이해하고 자료기반한분석을 할 수 있다.

    10-1

    선형회귀분석 기초개념

    10-2

    선형회귀분석 적용방법

    10-3

    선형회귀분석사례

    11

    자율주행

    기술(4)

    고밀도 3차원 지도 생성 기술을 설명할 수 있다.

    11-1

    자율주행을 위한 고정밀 지도(HD Map) 기술소개

    11-2

    고정밀 지도(HD Map) 생성 기술

    11-3

    자율주행을 위한 V2X 기술 소개

    12

    자율주행

    기술(5)

    자율주행 기술을 구현할 수있다.

    12-1

    차량/보행자 검출 실습

    12-2

    차선인식 검출 실습

    12-3

    인공지능 기반 자율주행 구현 실습

    13

    산업현장

    사례

    미국에서의 수학으로 푸는AI사례, 인공위성에서AI사례를 설명할 수 있다.

    13-1

    산업현장 인공지능 수학

    13-2

    미국산업현장 AI사례

    13-3

    인공위성에서 AI응용(전태균 대표)

    14

    수학으로 푸는

    자율주행AI

    자율주행 AI현장을 이해한다.

    14-1

    수학을 AI 응용사례

    14-2

    AI 자율주행 시스템 사례

    14-3

    자율주행 산업현장 적용사례

    15

    기말고사(2021121~20211218)

    강좌운영팀 소개

    교수자

    백란 professor
    백란 교수
    현) 호남대학교 컴퓨터공학과 교수
    (미) 노던일리노이대학교 계산수학 박사
    E-mail: baik@honam.ac.kr
    이은경 professor
    이은경 교수
    현) 호남대학교 미래자동차공학부 교수
    광주과학기술원 기전공학부 박사
    E-mail: ek.lee@honam.ac.kr

    강좌지원팀

    김재현
    김재현
    호남대학교 교수학습개발원
    2022084@honam.ac.kr
    권기현
    권기현
    호남대학교 미래자동차공학부
    오성민
    오성민
    호남대학교 컴퓨터공학과

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보

    과제명

    퀴즈

    토론

    중간고사

    기말고사

    반영비율

    30%

    10%

    30%

    30%

     

    ※ 총 60% 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?

    아뇨. 하지만 강의 자료가 PDF 파일로 제공됩니다.

    제목

    소제목

    내용

     

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 교양

    운영기관 호남대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 21시간 00분 (20시간 01분)

    수강신청기간 23.02.27 ~ 23.05.04

    강좌운영기간 23.03.01 ~ 23.06.20

    전화번호 062-940-5973

    자막언어 영어 외 2건

    강좌언어 한국어(ko)

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