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    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)
    1. 인공지능의 요소기술에 대해 이해하고 응용분야를 설명할 수 있다. 
    2. 인공지능 플랫폼에 대해 이해하고 인공지능의 서비스를 설명할 수 있다.
    3. 인공지능을 위해 필요한 기술이 무엇인지 설명할 수 있다. 

    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)
    1.파일입출력 방법 및 개념을 설명할 수 있다. 

    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
    ☎ 062)530-5029(전남대학교 교육혁신본부)

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 교양

    운영기관 전남대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 45시간 00분 (20시간 41분)

    수강신청기간 22.11.21 ~ 23.01.28

    강좌운영기간 22.11.21 ~ 23.02.03

    전화번호 062-530-5029

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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