인공지능의 ABC

부산가톨릭대학교
김민호

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
강의학기

2023년 1학기

조회수

1,535

강의계획서

이 강의는 인공지능의 발전과정과 주요 응용 분야에 대한 개요를 제공합니다. 규칙기반모델부터 딥러닝과 자연어처리 등 다양한 AI 기술에 대한 이론과 응용 사례를 학습합니다. 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리를 이해하고 가중치 최적화 알고리즘을 학습합니다. 확률분포와 모델링을 통해 확률적 추론에 대한 이해를 높입니다. 이미지 처리와 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 응용 사례를 살펴봄으로써 실제 문제에 대한 해결 능력을 향상시키고, 미래의 AI 기술에 대한 이해를 함양합니다.

차시별 강의

1.	인공지능의 과거, 현재, 미래	인공지능의 발전과정과 현재의 상황을 살펴보고, 미래의 가능성에 대해 논의합니다.
2.	규칙기반 모델의 발전	규칙기반 모델의 발전과 인공지능 응용 분야에 대해 알아봅니다.
3.	오토마톤과 인공생명 프로그램	오토마톤과 인공생명 프로그램의 작동 원리와 응용에 대해 다룹니다.
4.	가중치와 최적해 탐색	머신러닝 모델에서 가중치와 최적해를 탐색하는 기법을 학습합니다.
5.	가중치와 최적해 프로그램	가중치와 최적해를 탐색하는 프로그램을 작성하고 이해합니다.
6.	확률분포와 모델링	데이터의 확률분포와 모델링에 대해 학습하고, 확률적 추론을 다룹니다.
7.	자율학습과 지도학습	자율학습과 지도학습의 차이와 응용 사례를 비교하고 이해합니다.
8.	강화학습과 분산 인공지능	강화학습의 기본 원리와 분산 인공지능에 대해 다룹니다.
9.	딥러닝	딥러닝의 원리와 구조, 응용 사례를 학습합니다.
10.	이미지와 음성패턴인식	딥러닝을 활용한 이미지와 음성 패턴 인식 기술에 대해 알아봅니다.
11.	자연어처리와 머신러닝	자연어처리에 머신러닝 기법을 적용하는 방법과 응용 사례를 다룹니다.