참여기관 목록
강좌소개

미래의 모바일/사물인터넷 환경에서 나타나게 될 새로운 인공지능 응용을 살펴보고, 응용의 디자인 및 기반이 되는 기계 학습 기술들에 대해 학습한다. 특히, 다양한 센서를 활용한 데이터 습득, 빅데이터 기반의 기계 학습 및 처리, 컴퓨팅 자원 제약을 고려한 시스템 최적화, 사용성을 높이기 위한 응용 디자인 등 혁신적인 응용을 만들기 위한 여러 관점을 종합적으로 고찰한다.

학력
• KAIST Computer Science 학사 (2004)
• KAIST Computer Science 박사 (2012)
주요경력
• 2006 – 2007: Research Intern, Microsoft Research Asia
• 2007: Research Intern, Microsoft Research Redmond
• 2015: 겸직교수, KAIST 전산학과
• 2013 2018: Assistant Professor, Singapore Management University
• 2018 - 현재: 교수, 서울대학교 컴퓨터공학부
연구분야
• Computational Social Science, Embedded Machine Learning &Deep Learning Systems, Human Behavior and Context Sensing, Mobile and Ubiquitous Computing

총 7주차
• 강좌계획표(Syllabus)
| 주차 | 개강일 | 학습목표 | 학습내용 | 평가 |
| 1주차 | 9월 6일 | 모바일, 사물인터넷 환경을 설명할 수 있다. | 모바일, 사물 인터넷 환경에서의 창의적 인공지능 응용 | |
| 2주차 | 9워 13일 | 관성 센서를 활용한 보행 및 이동 방법 탐지에 대해 설명할 수 있다. | 인간 행동 탐지 및 응용① | 퀴즈 |
| 3주차 | 9월 20일 | 다양한 일상 행동 탐지 응용을 설명할 수 있다. | 인간 행동 탐지 및 응용② | |
| 4주차 | 9월 27일 | 의료 서비스를 일상 생활로 확장하기 위한 응용 사례 및 기술에 대해 설명할 수 있다. | 일상의 의료 서비스 응용 | 퀴즈 |
| 5주차 | 10월 4일 | 실외 및 실내 위치 탐지 기술과 응용 사례를 설명할 수 있다. | 위치 탐지 기술 및 용용 | |
| 6주차 | 10월 11일 | 새로 디자인/구현된 인공지능 응용시스템을 평가하는 방법에 대해 설명할 수 있다. | 인공지능/빅데이터 응용 시스템 평가 | 퀴즈 |
| 7주차 | 10월 11일 | 기말고사(10/11 ~ 10/18) | 기말고사 |
평가 비율 및 이수증 발급 기준
| 퀴즈 | 기말고사 |
|---|---|
| 50% | 50% |
※60점 충족 시 이수증 발부
교재
• 교재는 학습자료로 제공
※학습자료는 다운로드 가능
강좌 소개 영상

수강신청 기간
• 2022년 8월 23일(화) ~ 2022년 10월 4일(화)
운영 기간
• 2022년 9월 6일(화) ~ 2022년 10월 18일
개설 방식
• 매주 1개 주차씩 순차 오픈(단, 기말고사 제외)

이 진 규 조 교
메일 : jingyu.lee@hcs.snu.ac.kr
미리보기
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 26시간 00분 (25시간 01분)
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