참여기관 목록
강좌소개
강좌소개 COURSE INTRODUCTION
- 이 강좌는 기계학습, 딥러닝 등 인공지능 구현을 위한 핵심요소의 개념을 이해하고, 인공지능 응용 프로그램을 구현하기 위한 파이썬 기초 및 응용을 숙달하고자 합니다. 특히, 파이썬 기반 인공지능 기초 및 응용을 실습하는 과정을 통하여 학습자의 인공지능에 대한 이해를 높이고자 합니다. 이 강좌를 통해 학습자 여러분은 아래의 학습목표를 달성할 수 있을 것입니다.
학습목표 LECTURE OBJECTIVES
학습목표
- 파이썬 기초를 습득하고 이를 실습할 수 있다.
- 인공지능 구현을 위한 핵심요소의 개념을 설명할 수 있다.
- 컴퓨터 비전, 기계학습, 딥러닝 등 인공지능 구현 및 응용을 실습할 수 있다.
홍보영상 INTRODUCTION VIDEO
강좌운영계획 SYLLABUS
주차 | 주차명 | 차시명 | 오픈일정 |
---|---|---|---|
1 | 인공지능의 역사 | (1차시)인공지능이란? | 2022. 11. 21. |
(2차시)인공지능의 역사 | |||
(3차시)인공지능의 분류 | |||
(1주차 학습목표) 1. 인공지능의 순기능과 역기능을 예시와 함께 설명할 수 있다. 2. 인공지능의 역사를 이해하고 발전과정을 설명할 수 있다. 3. 인공지능의 지적 수준, 기능 발전, 구현 방식에 따라 분류할 수 있다. |
|||
2 | 인공지능 요소 기술 | (1차시)인공지능 요소기술과 응용분야 | 2022. 11. 21. |
(2차시)인공지능 플랫폼과 서비스 | |||
(3차시)인공지능 구현 기술 요소 | |||
(2주차 학습목표) |
|||
3 | 파이썬 환경 설정 | (1차시)파이썬 개요 및 개발환경 | 2022. 11. 21. |
(2차시)파이썬 쉘 활용 | |||
(3차시)파이썬 프로그래밍: 변수 | |||
(3주차 학습목표) 1. 파이썬 개발 환경에 대해 설명할 수 있다. 2. 파이썬 쉘을 활용하는 방법에 대해 설명할 수 있다. 3. 변수의 개념에 대해 설명할 수 있다 |
|||
4 | 파이썬기초 | (1차시)파이썬 프로그래밍: 연산자 | 2022. 11. 21. |
(2차시)파이썬 프로그래밍: 데이터형 | |||
(3차시)파이썬 프로그래밍: 문자열의 형태와 이스케이프 문자 | |||
(4주차 학습목표) 1. 연산자의 우선순위에 대해 설명할 수 있다. 2. 데이터 종류에 따른 특징을 설명할 수 있다. |
|||
5 | 파이썬 프로그래밍: 조건문과 반복문 | (1차시)파이썬 프로그래밍: 조건문 | 2022. 11. 21. |
(2차시)파이썬 프로그래밍: 반복문 | |||
(3차시)파이썬 프로그래밍: 조건문과 반복문 연습 | |||
(5주차 학습목표) 1. 프로그램의 기본제어구조에 대해 설명할 수 있다. 2. 조건문을 활용하여 코딩할 수 있다. 3. 반복문을 활용하여 코딩할 수 있다. |
|||
6 | 파이썬 프로그래밍: 리스트, 튜플, 딕셔너리 | (1차시)리스트 | 2022. 11. 21. |
(2차시)리스트의 활용 | |||
(3차시)튜플과 딕셔너리 | |||
(6주차 학습목표) 1. 리스트의 개념을 설명할 수 있다. 2. 튜플과 딕셔너리를 적용할 수 있다. |
|||
7 | 파이썬 프로그래밍: 함수 | (1차시)함수 이해하기 | 2022. 11. 21. |
(2차시)함수와 변수 | |||
(3차시)함수의 고급활용 | |||
(7주차 학습목표) 1.파이썬 함수의 개념과 특징을 설명할 수 있다. |
|||
중간시험 |
2022. 11. 21. |
||
9 | 파이썬 프로그래밍: 파일 입출력 | (1차시)파일 읽기 | 2022. 11. 21. |
(2차시)파일 쓰기 | |||
(3차시)파일 입출력 | |||
(9주차 학습목표) |
|||
10 | 파일입출력과 객체지향 프로그래밍 | (1차시)객체지향 프로그래밍: 클래스와 객체 | 2022. 11. 21. |
(2차시)객체지향 프로그래밍: 속성과 메소드 | |||
(3차시)객체지향 프로그래밍: 상속 | |||
(10주차 학습목표) 1. 객체지향 프로그래밍의 특징을 설명할 수 있다. |
|||
11 | 모듈과 GUI 프로그래밍 | (1차시)모듈과 패키지 | 2022. 11. 21. |
(2차시)GUI 프로그래밍: Tkinter | |||
(3차시)GUI 프로그래밍 응용 | |||
(11주차 학습목표) 1. GUI 프로그래밍의 적용 예시를 설명할 수 있다. 2. Tkinter 모듈을 적용한 GUI 프로그래밍 실습을 할 수 있다. |
|||
12 | 인공지능 프로그래밍1 | (1차시)간단한 인공지능 구현 | 2022. 11. 21. |
(2차시)인공지능 라이브러리 | |||
(3차시)NumPy | |||
(12주차 학습목표) 1. 간단한 인공지능을 구현할 수 있다. 2. NumPy의 개념과 활용방법을 설명할 수 있다. |
|||
13 | 인공지능 프로그래밍2 | (1차시)Pandas | 2022. 11. 21. |
(2차시)Matplotlib | |||
(3차시)Scikit-Learn: 데이터와 분류 | |||
(13주차 학습목표) 1. Pandas, Matplotilb, Scikit-Learn을 비교할 수 있다. |
|||
14 | 인공지능 프로그래밍3 | (1차시)Scilkit-Learn: 회귀와 최적화 | 2022. 11. 21. |
(2차시)신경망과 Keras | |||
(3차시)Keras 딥러닝 | |||
(14주차 학습목표) 1. Keras를 이용한 신경망 모델을 설명할 수 있다. 2. Keras API를 적용할 수 있다. |
|||
기말시험 | 2022. 11. 21. |
강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD
2022.11.21~2023.02.03
강좌수강정보 COURSE INFORMATION
평가기준
- 퀴즈: 25%
- 실습과제: 25%
- 중간고사: 25%
- 기말고사: 25%
※총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수
있습니다.
강좌운영진
-
김경백 교수
현) 전남대학교 인공지능융합학과 교수
현) 전남대학교 소프트웨어공학과 교수
현) 전남대학교 소프트웨어중심대학사업단장
E-mail:kyungbaekkim@jnu.ac.kr
자주묻는질문
Q 이수기준은 어떻게 되나요?
A 이 강좌는 퀴즈 25%, 실습과제 25%, 중간시험 25%, 기말시험 25%로 평가됩니다. 총점 60점 이상 획득시 이수증 발급이 가능합니다.
Q 선수학습이 필요한 강좌인가요?
A 이 강좌는 대학 학부 전공 기초 정도 수준으로 제작되었으며, 인공지능과 프로그래밍 분야에 관심이 있는 중등교육이상을 수료하였다면 누구나 수강가능한 강좌입니다.
Q 강좌 교재가 따로 있나요?
A 이 강좌는 별도의 교재가 없으며, 학습자료를 별도 PDF 파일로 제공합니다.
기타·문의처
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (15시간 29분)
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주차 13주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (19시간 40분)
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학습인정시간
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주차
주차 6주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 10시간 00분 (06시간 34분)
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운영기관 전남대학교
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (30시간 49분)
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주차
주차 15주
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학습인정시간
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주차
주차 6주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 6시간 00분 (03시간 57분)
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주차
주차 6주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 6시간 00분 (03시간 41분)
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운영기관 전남대학교
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 45시간 00분 (16시간 53분)
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운영기관 전남대학교
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주차
주차 15주
-
학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 45시간 00분 (16시간 02분)
-
운영기관