참여기관 목록
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ICBM+AI 기술과 사회적 함의
학습자는 본 묶음강좌를 통해서 4차 산업혁명에 대한 개괄적 이해와 함께, 핵심 기술인 IoT, Cloud, Big Data, Mobility, AI 기술에 대한 기초적 원리를 학습할 수 있습니다. 전문가의 대담을 강좌 내 포함하여, ICBM+AI 기술에 대한 원리 학습뿐만 아니라, 각 기술이 새롭게 도래하는 4차 산업혁명의 시대에 미치는 영향, 역할, 활용방안 등을 조망하고 의견을 나눌 수 있도록 구성하였습니다. 또한, 기술의 사용자가 중심이 되어 우리가 직면하는 다양한 현실의 문제를 협력적으로 해결하는 리빙랩(Living Lab)을 하나의 큰 주제로 다룸으로써, 현실의 개선과 개혁에 대한 실마리를 제공하고자 합니다.
총 주차 41 강좌 수 4
강좌소개
본 강좌에서는 클라우드 컴퓨팅의 구조와 가능성을 이해하고, 사물인터넷 등 데이터와 연계한 인공지능 서비스를 접목한 4차 산업혁명 기반 기술을 학습니다. 또한, 텍스트 분석에 따른 빅데이터 처리 응용 예를 학습합니다.
코딩테스트와 자연어 처리를 통해 IoT 노드에서 수집된 데이터를 클라우드에 보내어 데이터를 저장하고 처리하는 원리를 이해하고 활용할 수 있도록 합니다. 클라우드 환경과 AI는 빅데이터를 기반으로 활용되는 것을 고려하여 빅데이터 처리의 한 예인 텍스트 분석을 다루어 봅니다.
| 주차 | 주제 | 강의명 |
|---|---|---|
| 1주차 | 클라우드 컴퓨팅과 인공지능 개요 | 1.1 클라우드 컴퓨팅 |
| 1.2 인공지능 | ||
| 2주차 | 클라우드컴퓨팅과 인공지능 환경 | 2.1 병렬 컴퓨팅 (Parallel Computing) |
| 2.2 HPC 클러스터 (Cluster) 제작 | ||
| 3주차 | 클라우드 컴퓨팅 | 3.1 클라우드 컴퓨팅 |
| 3.2 GPU 컴퓨팅 | ||
| 3.3 CUDA Programming | ||
| 4주차 | 사물인터넷과 클라우드 / 엣지 컴퓨팅 | 4.1 사물인터넷과 클라우드 |
| 4.2 엣지 컴퓨팅 | ||
| 5주차 | 인공지능 구현법 | 5.1 인공지능 구현법 |
| 5.2 인공지능 탐색기법 | ||
| 6주차 | 데이터 기반의 기계학습의 기초 | 6.1 4차 산업혁명과 데이터 |
| 6.2 데이터 분석 | ||
| 7주차 | 심층학습방식(DNN,CNN) | 7.1 Deep Learning(심층학습) |
| 7.2 Convolutional Neural Network (합성곱 인공신경망) | ||
| 8주차 | Artificial Intelligence Programming Tools | 8.1 Tensor Flow의 이해 |
| 8.2 Keras의 이해 | ||
| 9주차 | 빅데이터의 이해 | 9.1 빅데이터와 자연어처리 소개 |
| 9.2 빅데이터의 특징 | ||
| 10주차 | 자연어처리의 기본원리 | 10.1 Pre-processing |
| 10.2 Morphological Level | ||
| 10.3 Syntactic Level | ||
| 10.4 Semantic Level | ||
| 10.5 Discourse Level | ||
| 11주차 | 빅데이터 환경에서의 여러가지 자연어처리 응용 | 11.1 NLP Applications |
| 11.2 Language Modeling | ||
| 11.3 Machine Translation | ||
| 11.4 Named Entity Recognition | ||
| 11.5 Information Extraction | ||
| 11.6 Text Generation | ||
| 11.7 Machine Reading Comprehension, Question Answering | ||
| 11.8 Dialogue System | ||
| 11.9 Text Summarization | ||
| 11.10 Text Categorization | ||
| 12주차 | 인공지능 스피커에서의 자연어처리 | 12.1 Speaker & chit-chat |
| 12.2 Chit-chat Model | ||
| 12.3 Virtual Assistant | ||
| 12.4 Question & Answering |
교수소개
- 김동승
- 고려대학교 전기전자공학부 교수
- 고려대학교 수퍼컴퓨팅센터 자문위원
- 한국과학기술평가원 예비타당성조사 자문위원
- E-mail: dkim@classic.korea.ac.kr
- 임희석
- 고려대학교 컴퓨터학과 교수
- 한국인터넷정보학회 부회장
- 문화체육 관광부 문화정보화 상시 자문위원
- E-mail: limhseok@korea.ac.kr
TA/운영진
- 허윤아
- 고려대학교 컴퓨터학과 석박통합과정
- E-mail: yj72722@korea.ac.kr
참고교재
- 『기초부터 미래까지: 인공지능과 산업』 뉴턴프레스(2019.2)
- 김의중 (2016) 『인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문』 위키북스
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주차 16 주
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학습인정시간 (총 동영상시간) 45시간 00분 (16시간 25분)
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학습인정시간 (총 동영상시간) 3시간 45분 (10시간 42분)
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 24시간 00분 (05시간 16분)
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 8시간 24분 (03시간 36분)
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주차
주차 8 주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 10시간 30분 (08시간 36분)
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주차 4주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 6시간 00분 (04시간 03분)
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주차 10주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 18시간 00분 (09시간 38분)
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주차
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학습인정시간
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학습인정시간 (총 동영상시간) 12시간 05분 (11시간 12분)
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2026.09.08 ~ 2026.10.27-
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운영기관 고려대학교
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주차
주차 7주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 6시간 50분 (06시간 42분)
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운영기관
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주차
주차 7주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 7시간 24분 (07시간 04분)
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운영기관
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운영기관 고려대학교
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주차
주차 7주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 7시간 00분 (05시간 03분)
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운영기관
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미래 모빌리티 개강예정 이수증미래 모빌리티
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주차
주차 7주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 9시간 32분 (07시간 24분)
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운영기관
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운영기관 고려대학교
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주차
주차 14주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 18시간 26분 (18시간 02분)
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운영기관
