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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >소프트웨어공학
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- 강의학기
- 2023년 1학기
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- 조회수
- 3,564
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- 강의계획서
- 강의계획서
본 과목에서는 인공지능 분야에서 사용되는 기초적인 용어 및 개념에 대해 강의한다. 인공지능의 정의, 확률에 대한 기초 지식, 전통적인 머신러닝 기법, 기초적인 딥 러닝 모델에 대해 강의하며, Python 기반의 과제를 통해 각각의 개념/기법을 실제로 활용토록 한다.
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차시별 강의
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인공지능 개요와 발달사 | 인공지능 개요 | |
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인공지능 개요와 발달사 | 인공지능의 발달사 | |
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인공지능 기술과 최근 응용 동향 | 인공지능 국가 정책 | |
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인공지능 연구와 구현 | 인공지능의 분류 | |
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인공지능과 4차 산업혁명 | 인공지능과 일자리, 윤리, 신뢰성 | |
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인공지능과 모델 개발 | 인공지능 모델 구현 | |
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인공지능을 위한 기본 수학지식 | 인공지능 기본 수학_개요, 벡터, 행렬 | |
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인공지능을 위한 기본 수학지식 | 인공지능 기본 수학_함수, 미분, 확률과 통계 | |
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인공지능을 위한 기본 프로그래밍 지식 | 인공지능을 위한 프로그래밍 개요 | |
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인공지능을 위한 기본 프로그래밍 지식 | Python 소개 | |
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인공지능을 위한 기본 프로그래밍 지식 | Python 활용을 위한 기본 지식 | |
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규칙기반 인공지능 | 규칙기반 인공지능 | |
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규칙기반 인공지능 | 규칙기반 전문가시스템의 추론과 사례 | |
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| 10. | ![]() |
머신러닝1 | 머신러닝 개요 | |
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머신러닝1 | 지도 학습 | |
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| 11. | ![]() |
머신러닝2 | 비지도 학습과 준지도 학습 | |
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딥러닝 | 딥러닝 개요 | |
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딥러닝 | 딥러닝 시장 현황 및 활용 사례 | |
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