강좌 소개본 강좌는 인공지능 기술 활용 역량 강화를 위하여 다음의 역량 및 요소에 대하여 중점적으로 개발할 수 있는 강좌입니다. - 다양한 유형의 설명 가능한 인공지능 기법에 대한 개념적 이해- 코드 리뷰를 통한 XAI 기법 구현- 다양한 예제 적용을 통한 실제 문제 적용 능력 향상 강좌 타겟컴퓨터 과학 또는 인공지능 전공 학생 및 전문가- 학문적인 이론과 응용 측면에서 설명 가능한 인공지능 기술을 학습하고 싶은 전공자- 모델의 해석 기법 학습을 통해 다양한 데이터 분석 기법을 학습하고 싶은 전문가인공지능 기술이 필요한 분야의 전공자 또는 인공지능에 관심이 있는 비전공자- 의료, 금융, 법률 등 설명 가능한 인공지능 기술 도입 필요성이 높은 분야의 전공자- 인공지능에 대한 기초 지식이나 흥미를 가지고, 설명 가능한 인공지능 기술에 대하여 관심이 있는 비전공자 학습 목표1. 설명 가능한 인공지능(XAI)의 기본 개념과 주요 기술을 설명할 수 있다.2. 인공지능 모델과 적용 목적에 맞는 XAI 기법을 도입하여 인공지능 모델을 분석할 수 있다. 3. 오픈소스 라이브러리를 활용하여 XAI 기법을 구현할 수 있다. 강좌 계획 주차 주제 학습 목표 차시 차 시 명 강좌유형 1 인공지능 기초 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념을 설명할 수 있다. 도입 학습개요 강좌영상(2분) 1 수업 소개 강좌영상(25분) 2 인공지능 기초와 발전 과정 강좌영상(25분) 3 심층신경망의 이해 강좌영상(25분) 정리 학습정리 강좌영상(1분) 2 설명 가능한 인공지능 기초 설명 가능한 인공지능의 기본 개념을 설명할 수 있다. 도입 학습개요 강좌영상(2분) 1 CNN, RNN의 개념 강좌영상(25분) 2 설명 가능한 인공지능 개념, 필요성 강좌영상(25분) 3 설명 가능한 인공지능 구현 방법 강좌영상(25분) 정리 학습정리 강좌영상(1분) 3 의사 결정 트리 의사 결정 트리 기반 XAI 기법을 설명할 수 있다. 도입 학습개요 강좌영상(2분) 1 의사결정트리 기반 XAI 기법 강좌영상(25...