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)강좌 계획표주차 개강일학습목표학습내용평가1주차 9월 6일모바일, 사물인터넷 환경을 설명할 수 있다.모바일, 사물 인터넷 환경에서의 창의적 인공지능 응용 2주차9워 13일관성 센서를 활용한 보행 및 이동 방법 탐지에 대해 설명할 수 있다.인간 행동 탐지 및 응용①퀴즈3주차9월 20일다양한 일상 행동 탐지 응용을 설명할 수 있다.인간 행동 탐지 및 응용② 4주차9월 27일의료 서비스를 일상 생활로 확장하기 위한 응용 사례 및 기술에 대해 설명할 수 있다.일상의 의료 서비스 응용퀴즈5주차10월 4일실외 및 실내 위치 탐지 기술과 응용 사례를 설...