실무 적용 사례로 배우는 AI 모델 개발

영진사이버대학교
신상호

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
강의학기

2021년 1학기

조회수

6,694

강의계획서

인공지능의 핵심인 신경망과 딥러닝의 학습을 통해 인공지능의 전반적인 개념을 이해하고, 다양한 개발 도구를 통해 실제 프로그래밍을 수행할 수 있다.

다양한 신경망 모델의 학습을 통해 실무 환경에서 적용 가능한 최적의 모델 선택과 개발 및 구현을 통해 실제에 활용할 수 있다.

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능의 학습을 통해 사회 전반에서 필요한 분야에 대해 적재적소로 적용 및 활용하도록 능력을 배양할 수 있다.

오리엔테이션

차시별 강의

	오리엔테이션
1.	AI 모델 개발의 개요	1. AI 모델개발의 소개 2. 기계 학습과 심층 학습 개요
	선형대수의 개요	1. 벡터와 행렬 2. 역행렬과 행렬 분해 3. 선형 결합과 벡터공간
	확률과 통계의 개요	1. 확률과 베이즈 정리 2. 확률 분포
2.	퍼셉트론과 다층 퍼셉트론의 개요	1. 퍼셉트론의 개요 2. 다층 퍼셉트론의 개요
	심층 학습과 깊은 다층 퍼셉트론	1. 심층 학습의 개요 2. 깊은 다층 퍼셉트론 3. 컨볼루션 신경망의 개념
	컨볼루션 신경망과 사례	1. 컨볼루션 레이어와 사례 2. 풀링 레이어와 사례 3. 컨볼루션 신경망 구조
3.	비지도 학습의 개요	1. 지도/비지도/준지도/강화 학습 2. 비지도 학습의 개요 3. 군집화의 개념
	군집화와 밀도추정	1. 군집화 2. 밀도 추정
	공간 변환의 이해	1. 공간 변환의 이해 2. 선형 인자 모델/오토인코더/매니폴드의 개념
4.	선형 인자 모델	1. 선형 인자 모델의 개요 2. 주성분 분석 3. 독립 성분 분석
	오토인코더와 매니폴드	1. 오토인코더 2. 매니폴드
	표현 학습과 내부 표현의 이해	1. 표현 학습의 중요성 2. 내부 표현의 이해
5.	준지도 학습의 개요	1. 준지도 학습의 원리 2. 준지도 학습의 알고리듬
	전이 학습의 개요	1. 과업 전이 2. 도메인 전이
	순차 데이터의 개요	1. 순차 데이터의 표현 2. 순차 데이터의 특성
6.	순환 신경망의 개요	1. 순환 신경망의 개요 2. 순환 신경망의 구조
	순환 신경망의 응용(1)	1. 장기 문맥의 의존성 2. LSTM
	순환 신경망의 응용(2)	1. 언어 모델 2. 기계 번역 3. 영상 주석 생성
7.	강화 학습 원리와 특징	1. 강화 학습의 개요 2. 계산 모형
	정책과 가치 함수	1. MDP와 정책 2. 가치 함수
	동적 프로그래밍	1. 정책 반복 알고리듬 2. 가치 반복 알고리듬
8.	점검하기	1주에서 7주차까지의 내용 점검
9.	몬테카를로 방법	1. 훈련 집합의 수집과 정책 평가 2. 최적 정책 탐색
	시간차 학습	1. 시간차 학습의 정책 평가 2. Sarsa와 Q-학습
	강화 학습의 응용 사례	1. TD-gammon 2. DQN 3. 기타 강화 학습의 사례
10.	텐서플로우 개발 환경과 예제 실습	1. 텐서플로우 개발 환경 설치 2. 기본 예제 실습
	예제 : 텐서 정의와 기본 연산	1. 텐서의 정의 2. 기본 연산
	예제 : 이미지 처리와 산술 연산	1. 산술 연산 2. 이미지 처리
11.	예제 : 컨볼루션 신경망(CNN)	1. 컨볼루션 신경망 개요 2. 컨볼루션 신경망 실습
	예제 : K-Means 군집화	1. K-Means 알고리듬 개요 2. K-Means 알고리듬 실습
	예제 : 생성적 적대 신경망(GAN)	1. 생성적 적대 신경망 개요 2. 생성적 적대 신경망 실습
12.	예제 : OpenCV 설치와 기본 실습	1. OpenCV 개요 2. OpenCV 실습
	예제 : OpenCV와 컨볼루션 연산	1. OpenCV 기본 실습 2. OpenCV를 이용한 컨볼루션 연산
	예제 : 얼굴 검출과 보행자 검출	1. 얼굴 검출 실습 2. 보행자 검출 실습
13.	현장인터뷰(1) : 데이터 처리 분야	1. 전문가와 질의응답
	현장인터뷰(2) : 챗봇 분야	1. 전문가와 질의응답
	현장인터뷰(3) : 자율주행차 분야	1. 전문가와 질의응답
14.	현장 인터뷰 : AI 모델과 미래	1. 전문가와 질의응답
	국내외 AI 기술 동향	1. 인공지능 국외 기술 동향 2. 인공지능 국내 기술 동향
	AI 미래 전략	1. AI 국가 전략
15.	점검하기	9주에서 14주차까지의 내용 점검