본문 바로가기

배우고 싶은 강좌를 찾아보세요.

추천 강좌

    다국어 설정

    관련 묶음강좌
    • 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
    강좌개요

    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.
    강좌 계획
    강의계획표
    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

    강좌 운영진

       교수소개

    김동승 교수님 사진
    김동승
    고려대학교 전기전자공학부 교수
    고려대학교 수퍼컴퓨팅센터 자문위원
    한국과학기술평가원 예비타당성조사 자문위원
    E-mail: dkim@classic.korea.ac.kr
    임희석 교수님 사진
    임희석
    고려대학교 컴퓨터학과 교수
    한국인터넷정보학회 부회장
    문화체육 관광부 문화정보화 상시 자문위원
    E-mail: limhseok@korea.ac.kr

       TA/운영진

    허윤아 조교 사진
    허윤아
    고려대학교 컴퓨터학과 석박통합과정
    E-mail: yj72722@korea.ac.kr
    강좌 이수 요건
    강좌 이수 요건표
    퀴즈(100%) 비중으로 성적에 반영됩니다. 전체 학습활동을 평가한 결과, 60% 이상의 학습 성과를 획득한 학습자에게 이수증을 발급할 예정입니다.
    교재 및 참고문헌

      참고교재  

    참고도서 인공지능과 산업 사진
       『기초부터 미래까지: 인공지능과 산업』  뉴턴프레스(2019.2)
    참고교재 인공지능머신러닝딥러닝 입문 사진
       김의중 (2016)    『인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문』  위키북스

    미리보기

    분야 공학 (전기 · 전자)

    난이도 -

    운영기관 고려대학교

    이수증 미발급

    주차 12 주

    학습인정시간 12시간 00분 (15시간 17분)

    수강신청기간 21.08.17 ~ 21.11.24

    강좌운영기간 21.09.01 ~ 21.11.30

    전화번호 02-3290-1581

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

    추천강좌
    같은기관강좌