인공지능프로그래밍

동명대학교
안현식

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
강의학기

2023년 1학기

조회수

5,929

강의계획서

인공지능 이론을 토대로 알고리즘 및 실제 프로그래밍을 통해 응용 능력을 익힌다. 이를 위해 이론적 지식을 기초로 하여 파이썬과 텐스플로우를 통해 최신 기계학습 이론들을 코딩으로 구현하는 능력을 기르며 기계학습 모델들의 성능을 비교 분석하여 산업계에 진출하여 적용할 수 있는 역량을 함양한다.

차시별 강의

1.	수업소개	강의 방법, 시험, 텍스트북, 강의 목표
	인공지능의 역사	인공지능의 역사와 주요 인물 및 기술적 개요 소개
	인공지능의 종류	인공지능 기계학습 딥러닝과 학습의 종류 소개
2.	인공지능 개발 환경	아나콘다, 코랩 등 개발 환경 소개 및 설치
	파이썬 요약1	수와 스트링, 리스트 튜플 딕셔너리
	파이썬 요약2	흐름제어, if문, while문, for문
3.	파이썬 요약3	함수, 함수의 형태와 파라미터
	파이썬 요약4	클래스와 인스턴스, 상속과 오버라이딩
	파이썬 요약5	모듈과 패키지 파일 입출력
4.	인공지능 라이버러리1	넘파이 함수들 소개
	인공지능 라이버러리2	Matplotlib 함수들 소개
	인공지능 라이버러리3	인공지능 라이브러리 실습
5.	특징공간과 데이터	특징벡터 특징공간 데이터셋
	선형회귀1	선형회귀, 손실함수, 경사하강법
	선형회귀2	선형회귀 실습
6.	KNN	KNN의 원리, 알고리즘 소개
	K-Mean 군집 분석	K-Mean Clustering, 비지도학습, 알고리즘 소개
	기계학습 실습	KNN 및 K-Mean 군집 분석 실습
7.	ANN1	퍼셉트론, 활성화 함수
	ANN2	단층신경망의 구성
	ANN3	XOR 문제
8.	다층퍼셉트론1	다층퍼셉트론 모델, 시그모이드 함수
	다층퍼셉트론2	손실함수의 미분과 역전파 알고리즘
	다층퍼셉트론3	MLP 실습
9.	텐서플로	텐서플로의 배경과 특성 소개
	MNIST	MNIST 데이터셋의 구성
	Tensorflow기반 MNIST 실습	Tensorflow실습, MNIST 실습- ANN MLP
10.	그래디언트 소실1	그래디언트 소실과 해결 방안과 소프트맥스
	그래디언트 소실2	교차 엔트로피와 평균자승오차
	그래디언트 소실3	활성화 함수로 통한 그래디언트 소실 개선
11.	CNN1	Convolution과 필터 및 convolution 층의 구성
	CNN2	CNN 모델과 맥스풀링, 특징맵
	CNN3	CNN 실습
12.	Keras1	Keras의 구성과 기능
	Keras2	Keras 실습
	Keras3	Keras를 이용한 ANN 및 MLP 실습
13.	CNN 최신 모델1	데이터셋과 LeNet을 이용한 CNN의 성능 분석
	CNN 최신 모델2	VGG넷과 ResNet을 이용한 사물 인식
	CNN 최신 모델3	YOLO를 이용한 BBX 및 클래스 검출