1. | ![]() |
강의 소개 | 본 강의의 전반적인 학습내용에 대해서 이해할 수 있다. | ![]() |
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인공지능이란? | 인공지능의 정의, 발전과정, 응용분야를 숙지할 수 있다. | ![]() |
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인공지능 활용사례 | 인공지능 분야의 다양한 활용 사례를 이해할 수 있다. | ![]() |
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인공지능과 정보보호 | 정보보호 산업에서의 인공지능의 융합 사례를 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 ① | 인공지능과 사이버보안 | ![]() ![]() |
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참고자료 ② | AI,지능정보기술의 방향_권용현 | ![]() ![]() |
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참고자료 ③ | 해커가 머신러닝을 사용해 공격하는 6가지 방법 | ![]() ![]() |
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2. | ![]() |
스마트세상을 위한 선결과제 | 인공지능의 부작용의 문제와 대안을 이해할 수 있다. | ![]() |
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인공지능 플랫폼 소개 | 인공지능의 설계와 개발에 필수적인 기술과 도구, 생태계를 형성하는 플랫폼에 대해 이해 할 수 있다. | ![]() |
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인공지능 프레임워크 소개 | 인공지능의 설계와 개발을 위한 프레임워크의 개념과 특성에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 ① | Artificial Intelligence on Google Cloud Platform | ![]() ![]() |
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참고자료 ② | 인공지능 윤리헌장 | ![]() ![]() |
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참고자료 ③ | AI 플랫폼, 도구 및 서비스 | ![]() ![]() |
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3. | ![]() |
머신러닝의 개념과 종류 | 머신러닝의 개념과 구조, 머신러닝의 학습과 알고리즘의 특징을 이해할 수 있다. | ![]() |
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머신러닝과 악성코드 탐지 | 머신러닝 기반의 악성코드 탐지기술과 활용을 이해할 수 있다. | ![]() |
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머신러닝을 이용한 이상탐지 | 네트워크 보안시스템의 이상탐지 기술과 활용에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 ① | 인공지능 기술과 원리의 이해 | ![]() ![]() |
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참고자료 ② | 인공지능 보안을 배우다 | ![]() ![]() |
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참고자료 ③ | 다크트레이스(DarkTrace) 엔터프라이즈 면역 시스템 | ![]() ![]() |
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4. | ![]() |
생체 인식의 특징 및 활용 분야 | 인공지능 기술을 융합한 생체인식 시스템의 특징을 이해할 수 있다. | ![]() |
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인증기술 및 활용 | 머신러닝 기술을 이용한 생체인식 사례를 이해할 수 있다. | ![]() |
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보안위협 | 생체인식 시스템의 위험성과 보안위협을 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 ① | CNN을 이용한 얼굴 분류기 | ![]() ![]() |
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참고자료 ② | Fingerprint(지문인식) | ![]() ![]() |
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참고자료 ③ | 바이오 정보 보호 6대 원칙 | ![]() ![]() |
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5. | ![]() |
비대면 본인확인 현업 이슈 체크 | 비대면 본인확인 현업 이슈에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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비대면 본인확인에서 사용되는 기술 | 비대면 본인확인에 사용되는 OCR 기술에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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OCR 공개 소프트웨어 사용 예제 | OCR 공개 소프트웨어가 어떻게 사용되는지 이해할 수 있다. | ![]() |
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비대면 본인확인 서비스의 방향 | 비대면 본인확인의 향후 방향과 생체인증에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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6. | ![]() |
문자인식 개요 | 머신러닝을 이용한 광학문자인식(OCR)의 개념과 활용 사례를 이해할 수 있다. | ![]() |
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얼굴인식 개념과 절차 | 머신러닝을 이용한 얼굴인식의 개념과 인식 절차를 이해할 수 있다. | ![]() |
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환경변화와 얼굴인식 | 환경변화에 따른 얼굴인식 활용 사례 및 한계를 이해할 수 있다. | ![]() |
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객체인식 개요 | 머신러닝을 이용한 객체인식의 개념과 활용 사례를 이해할 수 있다. | ![]() |
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유사도 측정 및 모델 평가 | 인공지능 모델에서의 유사도의 개념과 모델의 평가 기준을 이해할 수 있다. | ![]() |
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공익을 위한 인공지능 | 지구 환경 문제 해결과 사회적 약자를 위한 인공지능 시스템의 활용을 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 ① | MASK R-CNN with OpenCV | ![]() ![]() |
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참고자료 ② | 여러가지 유사도 측정법 | ![]() ![]() |
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참고자료 ③ | DOCL을 소개합니다 | ![]() ![]() |
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7. | ![]() |
이상탐지 | 이상탐지의 개념과 특성을 이해할 수 있다. | ![]() |
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부정거래 탐지 개요 | 이상탐지 기법을 이용한 부정거래탐지(FDS) 시스템을 이해할 수 있다. | ![]() |
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부정거래 탐지 결과 처리와 활용 | 부정거래 탐지 알고리즘과 활용 사례를 이해할 수 있다. | ![]() |
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헬스케어와 이상탐지 | 헬스케어 분야의 이상탐지를 위한 기술 활용을 이해 할 수 있다. | ![]() |
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추천시스템 개요 | 인공지능 기술을 활용한 추천시스템을 이해할 수 있다. | ![]() |
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추천시스템 활용 사례와 초개인화 기술 | 추천시스템의 활용사례와 초개인화 개념을 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 ① | 딥러닝의 30가지 적용사례 | ![]() ![]() |
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참고자료 ② | 최윤섭의 헬스케어 이노베이션 | ![]() ![]() |
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참고자료 ③ | Support Vector Machine(SVM) | ![]() ![]() |
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8. | ![]() |
중간고사 | 중간고사 | ![]() ![]() |
9. | ![]() |
문자인식(OCR) 개요 | 문자인식 기술의 등장과 발전 과정 등 문자인식 기술 전반에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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딥러닝을 이용한 문자인식(OCR) | 딥러닝을 이용한 문자인식의 필요성과 이에 필요한 다양한 도구들에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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OCR을 이용한 문자인식 사례 | 딥러닝을 이용한 문자인식 기술의 활용 사례를 설명할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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10. | ![]() |
문서 분류 개요 | 문서 분류 기술의 일반적인 절차와 기술들의 분류에 대해 이해할 수 있다. | ![]() |
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텍스트 데이터 처리 | 문서 분류를 위한 자연어 처리 기법 중 텍스트 데이터의 전처리와 벡터화에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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워드 임베딩 및 단어 유사도 분석 | 문서 분류를 위한 워드 임베딩에 대해 이해하고 단어 사이의 유사도를 평가할 수 있다. | ![]() |
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문서 분류 기술 적용 사례 | 딥러닝을 이용한 문서 분류 기술의 활용 사례를 설명할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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11. | ![]() |
자연어 처리 개요 및 적용 사례 | 자연어와 자연어 처리 기술에 대해 이해하고, 자연어 처리가 적용된 사례를 설명할 수 있다. | ![]() |
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텍스트 데이터 처리 | 자연어 처리를 위한 활용되는 텍스트 데이터의 처리 절차를 설명할 수 있다. | ![]() |
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한글 자연어 처리 | 한글 자연어 처리 기술을 이해하고, 한글 자연어 처리 과정을 설명할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 개요 | 자연어 처리 기술이 적용된 챗봇 기술과 이의 발전 전망을 설명할 수 있다. | ![]() |
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챗봇 활용 사례 | 자연어 처리 기술이 적용된 챗봇 기술의 다양한 활용 사례를 설명할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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12. | ![]() |
객체인식 개요 | 객체인식 기술에 대해 이해하고, 과거의 객체인식 기술과 딥러닝을 이용한 객체인식 기술의 등장 배경에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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신경망 기반 객체인식 | 신경망 기반의 객체인식 방법과 이들의 발전 과정에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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객체인식 모델의 발전 동향 | 객체인식 모델의 발전 과정에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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3차원 객체인식 개요 | 딥러닝 기반 3차원 객체인식에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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3차원 객체인식 모델과 데이터셋 | 딥러닝 기반 3차원 객체인식 모델과 데이터셋에 대해 설명할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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13. | ![]() |
다중 라벨 분류 개요 | 다중 라벨 분류에 대해 이해하고, 기존의 이진 분류와 다중 클래스 분류와의 차이를 설명할 수 있다. | ![]() |
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다중 라벨 데이터 학습 | 다중 라벨 데이터 학습에 사용되는 접근법을 이해하고 설명할 수 있다. | ![]() |
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다중 라벨 분류 프로그램, 데이터셋, 응용 | 다중 라벨 분류를 위한 프로그램과 데이터셋, 그리고 다중 라벨 분류가 응용된 분야를 설명할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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참고자료 | [도서 소개] 다중라벨 분류 | ![]() ![]() |
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14. | ![]() |
4차 산업혁명과 자율주행 | 4차 산업혁명과 자율주행의 관련성을 이해할 수 있다. | ![]() |
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자율주행 단계별 분류 | 자율주행 단계별 차이 및 주행 보조 기능과 자율주행의 차이를 이해할 수 있다. | ![]() |
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자율주행의 기반기술 | 자율주행을 위한 인지기술 및 판단기술을 이해할 수 있다. | ![]() |
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자율주행을 방해하는 공격기술 | 자율주행을 방해하는 공격 기술을 이해할 수 있다. | ![]() |
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안전한 자율주행을 위한 보안 기술 | 안전한 자율주행을 위한 보안기술을 이해할 수 있다. | ![]() |
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형성평가 | 형성평가 | ![]() ![]() |
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15. | ![]() |
기말고사 | 기말고사 | ![]() ![]() |