|
|
오리엔테이션 |
|
|
1. |
|
인공지능이란 무엇인가? |
1. 인공지능의 정의
2. 인공지능의 사례
3. 인공지능의 이해 |
|
|
|
인공지능의 역사 |
1. 인공지능의 흐름
2. 인공지능의 시작과 발전 |
|
|
|
인공지능의 이해 |
1. 인공지능의 도전과 한계
2. 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능 |
|
2. |
|
인공지능의 다양한 응용(1) |
1. 생활속에서의 인공지능 |
|
|
|
인공지능의 다양한 응용(2) |
1. 타 학문분야에서의 인공지능 |
|
|
|
인공지능과 소프트웨어 |
1. 인공지능과 소프트웨어
2. 인공지능 도우미
3. 인공지능 소프트웨어와 오픈소스 |
|
3. |
|
인공지능 연구 |
1. 인공지능의 분류 체계
2. 인공지능의 연구분야 |
|
|
|
인공지능 시대별 연구 요약과 구현 |
1. 인공지능의 시대별 연구 요약
2. 5개의 인공지능 시스템 |
|
|
|
인공지능 테스트 |
1. 앨런 튜링과 인공지능 테스트
2. 인공지능과 일자리 문제 |
|
4. |
|
인간의 지능과 인공지능의 수학적 이해 |
1. 인간의 두뇌 능력의 근원
2. 인간의 지능과 인공지능
3. 인공지능 탐구를 위한 수학적 바탕 |
|
|
|
인공지능의 구현을 위한 프로그래밍 언어와 소프트웨어 |
1. 인공지능 구현을 위한 프로그래밍 언어
2. 인공지능을 위한 하드웨어
3. 인공지능을 위한 소프트웨어 |
|
|
|
인공지능과 문제해결 |
1. 인공지능과 문제해결
2. 인공지능 시대의 코딩 |
|
5. |
|
인공지능의 수준별 분류 |
1. 인공지능의 수준별 분류
2. 약한 인공지능의 선두주자 알파고 |
|
|
|
인공지능의 미래와 기술적 특이점 |
1. 강한 인공지능과 중국어 방 논증
2. 인공지능의 미래와 기술적 특이점 |
|
|
|
슈퍼 인공지능 시대와 인공지능 윤리강령 |
1. 슈퍼인공지능 시대의 도래와 지능의 폭발
2. 인공지능 윤리 강령 |
|
6. |
|
인공지능과 4차 산업혁명 |
1. 4차 산업혁명의 시작
2. 인공지능과 4차 산업혁명
3. 지능형 로봇과 인공지능 |
|
|
|
3D 프린터와 사물인터넷 |
1. 신기술 입출력 장치 3D 프린터
2. 사물인터넷 |
|
|
|
자율자동차와 드론 |
1. 자율자동차와 드론
2. 4차 산업혁명의 미래기술 |
|
7. |
|
인공지능의 최신 동향(1) |
1. 인공지능의 최신 동향 |
|
|
|
인공지능의 최신 동향(2) |
1. 인공지능의 최신 동향 |
|
|
|
인공지능의 최신 동향(3) |
1. 인공지능을 활용한 신약개발 동향 |
|
8. |
|
점검하기 |
1주에서 7주차까지의 내용 점검 |
|
9. |
|
인공지능에서 쓰이는 논리와 추론 |
1. 인공지능에 쓰이는 논리와 추론
2. 인공지능에서의 탐색 기법 |
|
|
|
알고리즘과 규칙기반 전문가 시스템 |
1. 인공지능과 알고리즘
2. 규칙기반 전문가 시스템 |
|
|
|
인공지능과 관련된 흥미로운 문제들 |
1. 인공지능과 관련된 흥미로운 문제들 |
|
10. |
|
머신러닝의 개요 |
1. 머신러닝의 개요 |
|
|
|
머신러닝의 학습방법 |
1. 머신러닝의 학습방법 |
|
|
|
머신러닝의 비지도학습과 강화학습 |
1. 머신러닝의 비지도 학습
2. 강화학습
3. 베이지안 네트워크와 은닉 마르코프 모델 |
|
11. |
|
신경망의 개요와 초기의 신경망 |
1. 신경망의 개요
2. 초기의 신경망 |
|
|
|
다층 퍼셉트론 |
1. 다층 퍼셉트론 |
|
|
|
신경망을 이용한 문자인식과 음성인식 |
1. 유전 알고리즘
2. 신경망을 이용한 문자인식과 음성인식 |
|
12. |
|
딥러닝과 심층신경망 |
1. 딥러닝과 심층신경망
2. 딥러닝과 심층신경망 종류 |
|
|
|
딥러닝 심층신경망의 종류 |
1. 딥러닝과 심층신경망 종류 |
|
|
|
딥러닝의 활용과 동향 |
1. 딥러닝과 심층신경망 종류
2. 딥러닝의 활용과 동향 |
|
13. |
|
인공지능에서의 음성인식 |
1. 인공지능에서의 패턴인식
2. 21세기의 황금어장 음성인식 기술 |
|
|
|
신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식 |
1. 신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식 |
|
|
|
인공지능의 자연어 처리 |
1. 인공지능의 자연어 처리 |
|
14. |
|
데이터 사이언스 개요 |
1. 데이터 사이언스 개요 |
|
|
|
데이터의 수집, 관리, 분석, 보고 |
1. 데이터의 수집, 관리, 분석, 보고
2. 데이터 분석 단계 |
|
|
|
빅데이터와 데이터 마이닝 |
1. 빅데이터
2. 데이터 마이닝과 데이터 사이언스의 미래 |
|
15. |
|
점검하기 |
9주에서 14주차까지의 내용 점검 |
|