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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    컴퓨터공학관련분야전공이아니면서코딩경험이별로없는학생들이딥러닝(DeepLearning)을중심으로인공지능에대한기본개념을익히고,파이썬(Python)을이용하여코딩실습을통해
    AI 리터러시를 높이며, 자신의 분야에서 인공지능을 충분히 활용하여 인공지능혁신리더가될수있는역량을키우도록한다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

     1.강의계획서

    주차

    차시목차

    세부목차

    학습활동

    1

    딥러닝이란?

    인공지능이란?

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    생애 첫 인공지능

    딥러닝을 배워야 하는 이유

    2

    뉴런과 신경망

    뉴런과 퍼셉트론

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    퍼셉트론의 연산

    퍼셉트론의 한계와 다층퍼셉트론

    3

    인공지능 코딩 시작하기

    코딩 쉽게 시작하기

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    인공지능 개발환경과 코랩

    파이선 기초 - 제어문

    4

    신경망과 텐서

    신경망과 텐서

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    파이선 기초-콜렉션,리스트

    넘파이와 텐서

    5

    신경망과 텐서플로

    신경망의 텐서표현

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    선형회귀와 텐서플로

    퍼셉트론 실습 손글씨 인식하기

    6

    다측퍼셉트론과 역전파학습

    다층퍼셉트론과 역전파학습

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    경사하강법

    다층퍼셉트론 실습 패션이미지인식

    7

    딥러닝 학습

    데이터 준비하기

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    하이퍼파라메터 정하기

    언더피팅과 오버피팅

    8

    딥러닝 성능 높이기

    실습:하이퍼파라메터

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    실습:활성함수,최적화

    데이터와 차원축소

    9

    딥러닝 프로젝트

    학습이론 기초

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    딥러닝 프로젝트 기획

    파이선으로 딥러닝 웹사이트 만들기

    10

    컴퓨터 비전

    컴퓨터비전과 CNN

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    컨벌루션과 이미지필터

    CNN으로이미지분류 성능 높이기

    11

    자연언어처리

    단어의 토크나이제이션

     

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    문장과 시퀀스

    감성분석

    12

    RNN, GAN

    언어모형과 RNN

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    언어모형 실습:시 쓰는 딥러닝

    창작신경망 GAN

    13

    딥러닝 트랜드

    최신 딥러닝 트랜드 I

    강좌영상

    퀴즈

    토론

    과제

    최신 딥러닝 트랜드 II

    인공지능과 커리어

    14

    기말고사

     

    퀴즈

     

    2. 자유 토론

    각 주차의 토론주제는 '게시판'에서 확인할 수 있으며, 게시판 '댓글'을 통해참여가능합니다.  (게시판-각 주차의 '토론' 게시판 클릭)

    교수자 또는 강좌 TA가 일주일 이내 의견에 대한 피드백을 제공하며, 다른 학습자들과 자유롭게 의견을공유할 수 있습니다. 

     

    강좌운영팀 소개

    교수자

    오종훈 professor
    오종훈 교수
    현) 한국과학기술원(KAIST) 경영공학부 교수
    전) 한국과학기술원(KAIST) 정보미디어경영대학원 겸직교수
    포항공과대학교 기술경영대학원 교수
    포항공과대학교 물리학과 교수
    펄서스테크놀로지 창업자, 대표이사
    학력) 한국과학기술원(KAIST) 물리학 박사
    E-mail: johnoh@kaist.ac.kr / john@keyclue.com

    강좌지원팀

    나지혜
    나지혜
    한국과학기술원(KAIST)
    전산학부
    E-mail: tnsrnr25@gmail.com

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    1.이수/평가정보

    구분

    평가유형

    성적반영여부

    평가횟수(시기)

    형성평가

    퀴즈

    Y (60%)

    13(매주)

    과제

    Y (10%)

    1회  (13)

    총괄평가

    기말고사

    Y (30%)

    1회  (13)

    ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

     

    2. 자유 토론

     각 주차의 토론주제는 '게시판'에서 확인할 수 있으며, 게시판 '댓글'을 통해 참여가능하고

    일주일 이내 교수자 또는 강좌 TA가 피드백을제공합니다.  (게시판-각 주차의 '토론' 게시판 클릭)

    강좌 수준 및 선수요건

    컴퓨터공학분야전공이아니며코딩경험이별로없는비전공자대상의강의로,강좌에서제공하는학습자료(pdf)자료를 참고하시면
    강좌 수강에 도움이 됩니다.

    교재 및 참고문헌

    강의교안(pdf) 자료 제공 (우리말)

    자주 묻는 질문

    강좌 교재

    별도의 교재는 없으며, 강의 교안을 pdf (우리말)로 제공

    학습관련 질의응답

    학습과 관련한 질문을 강좌 게시판 또는 TA의 이메일로 문의 시 답변 제공

    기타 문의사항

    강좌 운영과 관련된 질문 또는 오류나 문제 발생 시 kmooc@kaist.ac.kr로 문의

    미리보기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 한국과학기술원

    이수증 미발급

    주차 14 주

    학습인정시간 12시간 00분 (08시간 46분)

    수강신청기간 23.07.03 ~ 23.10.01

    강좌운영기간 23.07.10 ~ 23.10.15

    전화번호 042-350-6061

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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