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AI와 회계사
(헬스케어·의료 분야) 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석
AI 기반 정보시스템 감사이슈 및 방법 조사연구
IFRS 회계원리 =
AI in application : an in-depth examination from the legal profession
AI for lawyers : how artificial intelligence is adding value, amplifying expertise, and transforming careers
AI Index, 인공지능지수
2030 미래 일자리 보고서 : 로봇이 인간 대신 일하는 미래, 무슨 일을 하며 살 것인가?
(4차 산업혁명의 핵심기술인) AI, 빅데이터 사업화 동향과 기술개발 전략
Artificial Intelligence for Fashion Industry in the Big Data Era
핀테크가 강한 나라 : 석학 9인의 금융 플랫폼 미래 통찰
Artificial intelligence and legal analytics : new tools for law practice in the digital age
AI 세계미래보고서 2023 : 전 세계가 주목하는 인공지능 빅테크 대전망!
(2016) 글로벌 인공지능(AI) 기술개발, 수요시장 동향과 유력기업 사업 추진전략
빅데이터, 인공지능을 만나다
2062 : 호모 사피엔스의 멸종 우리는 어디로 가야 하나
법을 분석하는 인공지능
Artificial intelligence in accounting and auditing : the use of expert systems
Can we trust AI: 서울 인공지능 정책 컨퍼런스 2019
빅데이터, 인공지능을 만나다
中国经贸导刊 / China Economic & Trade Herald
刘凌烽财会学习 / Accounting Learning
李铁明合作经济与科技 / CO-Operative Economy & Science
王敏; 王福英财会学习 / Accounting Learning
丛琳现代商业 / Modern Business
陈福萍; 江月中国市场 / China Market Marketing
付媛媛福建质量管理 / FUJIAN ZHILIANG GUANLI
张书娜감사논집
김봉환; 황선필Journal of Physics: Conference Series
Zhang, Z.International journal of pharmaceutics
Siepmann JOpen Journal of Business and Management
Yan Cai; Jiaxin Luo; Qingjun MengIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Zhuoshan Lin; Zizhen Chen; Chung-Lien Pan; Jingjing Qiu; Jialong Li; Lin Yu; Yu-Chun Pan; Zhichao Xu审计与理财 / Auditing & Finance
潘孟蕾才智 / caizhi
张歆辰; 徐丹宁中国乡镇企业会计 / Chinese Enterprise Accounting of Villages and towns
朱钰瑶; 张劲松国际商务财会 / Finance and Accounting for International Commerce
朱昊; 孙宇南北桥 / South North Bridge
唐小芳河北企业 / Hebei Qiye
赵慧琪合作经济与科技 / CO-Operative Economy & Science
王茜品牌研究 / Journal of Brand Research
刘福萍전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정기계학습, 설명가능 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 대학원
초기의 인공지능(Artificial Intelligence)은 소프트웨어가 작업을 수행하는데 필요한 규칙을 시스템화하는 것으로 시작되었으나, 빅데이터의 등장과 컴퓨팅 능력의 증가로 인간이 사전적으로 정한 규칙에 메이지 않고 정확도가 높은 알고리즘을 체득하는 방향으로 발전해왔다. 경제학계의 많은 연구에서는 AI를 생산활동에서 인간의 개입이 필요하지 않거나, 적게 필요로 하는 자동화(automation)를 가능하게 하는 방법 중 하나로 간주한다. 따라서 AI의 발전은 일국의 일자리 지형을 변화시킬 뿐만 아니라, 국제적인 분업 생산 체인 역시 변화시킬 것으로 예상된다. 본 과목은 인공지능의 개발 및 실용화 현황을 연구하고, 일자리와 국제 분업/글로벌 벨류 체인에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 이를 위해서 case study를 이용한 현황 파악과 동시에, 지금까지 기술발전에 따른 자동화가 일자리와 국제분업체계에 미친 영향을 분석한 연구들을 공부한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.전필 / 학사
기업체 전문가, 해당분야 연구실 교수가 강의하며, 인공지능의 코어 기술과 응용의 최신 연구, 개발 트렌드를 소개한다. 각 분야별로 현재 및 미래의 중요한 인공지능 문제들을 소개하고, 이를 접근하기 위한 가용 학습데이터, 그리고 이를 이용한 최신 인공지능 설계기술 및 응용현황을 소개한다. 구체적으로는, 비전/음성/텍스트의 전통적인 문제, 학습데이터와 솔루션 뿐 아니라 인공지능 기반 시스템의 형평성, 개인데이터 기반 학습결과의 저작권, 공공데이터의 활용 방안 등 인공지능의 응용분야가 넓어지며 만나게 되는 새로운 이슈들에 대한 소개와 토의를 진행한다.전선 / 대학원
본 강좌는 인공지능 시스템과 관련된 법적 쟁점들, 즉 로보틱스 등 자율시스템으로부터의 위해의 통제, 분류모델의 공정성·투명성, 공정 기계학습, 설명 가능 인공지능, 프라이버시 보존 데이터 마이닝 및 분석, 가격결정 에이전트와 시장질서, 자율살상무기, 디지털서비스 법체계와의 관계, 기타 규범적 쟁점, 인공지능을 통한 법체계의 고도화, 법학방법론으로서의 인공지능 등을 탐구한다.전선 / 대학원
본 과목은 인공지능 분야의 우수한 연구진을 초빙하여 최근 연구 동향 및 새로운 결과에 대한 세미나를 진행하고 인공지능을 전공하는 대학원 학생들에게 유용한 정보와 지식을 제공하는 것을 목표로 한다. 이 세미나의 주요 주제는 학습과 추론, 시각과 지각, 언어와 인지, 로보틱스와 행동, 데이터 지능, 인간-AI 상호 작용, AI 시스템, AI 칩, AI 보안, 자율주행, AI 관련 법과 윤리, 등을 포함한다. 응용분야의 주제도 세미나에 포함되며, 금융/마케팅+AI, 바이오+AI, 뇌연구+AI, 의료기술+AI, 신약개발+AI, 인문/예술+AI, 소재/부품/장비+AI, 등의 다양한 주제를 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 산업공학이 다양한 산업 분야에서 성공적으로 적용된 사례를 국내외 전문가를 통해 직접 접하고, 이를 바탕으로 학생들 간 토론을 진행한다. 강연에서는 제조업, 서비스업, 물류, 의료, IT 등 다양한 분야에서 산업공학이 실무에 활용된 사례를 소개하며, 각 사례에서 적용된 기법과 해결된 문제, 도출된 성과 등을 심층적으로 탐색한다. 학생들은 산업공학 이론이 실제 현장에서 어떻게 활용되는지 이해할 수 있으며, 이를 통해 전공에 대한 이해도와 관심, 그리고 전공의 실무 적용 역량을 높일 수 있다. 또한, 전문가 특강 후에는 팀별 또는 전체 토론을 통해 사례 분석을 수행하고, 각 사례에서의 시사점과 추가적인 개선 방안을 논의한다. 이를 통해 산업공학적 사고력을 기르고, 실무에서 직면할 수 있는 문제를 해결하는 능력을 배양할 것으로 기대된다.전선 / 대학원
AI와 빅데이터는 안과 영역에서 기초 및 임상 연구를 너머 실제 임상현장에도 큰 영향을 미치고 있다. 안과 영역에서 빅데이터를 이용한 연구들의 방법론과 실제 연구들을 살펴보고 최신 연구 동향을 알아보고자 한다. 최근 transformer의 발전에 이어 foundation model의 보급, 그리고 이를 바탕으로한 Large Language Model들의 성능이 향상되면서, 이를 안과를 포함한 의료 영역에 적용하는 다양한 연구들과 실제 사용례들이 늘어나고 있다. 이에 대해 살펴보고 실제 연구와 임상현장에 적용되는 경우를 알아보도록 하겠다. 이 강좌를 통해서 학생들은 안과 영역의 AI와 빅데이터의 활용에 대한 최신 지견을 배울 수 있다.전선 / 대학원
경제법에 대한 기본적인 이해를 전제로 하여 경제법의 중요분야(예컨대 독점규제법, 중소기업법, 소비자보호법, 물가규제법, 개별 산업규제법 등)에 대하여 구체적인 사례를 중심으로 경제법의 실제적인 기능과 그 문제점을 파악하도록 한다.전선 / 대학원
치과의료는 4차 산업혁명 기술과의 융합을 통해 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 기술로 발전이 가속화되고 있음. 환자의 디지털 파노라마 영상, 콘빔CT(CBCT) 영상, 3D 구강스캔 및 3D 안면스캔 등의 디지털 데이터를 획득(Scanning), 계획(Planning)/시뮬레이션(Simulation)과 즉시적 디지털 제작(Direct Digital Manufacturing, DDR) 과정을 거쳐서 치과환자 진단/치료에 바로 적용됨. 본 강의에서는 딥러닝(deep learning) 등 다양한 인공지능 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로, SMART 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 솔루션 등에 대해 수업함.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 대학원
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 지식을 습득한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 학사
본 강의는 AI를 이용해 다양한 형태의 데이터 분석을 학습하는 것을 목적으로 한다. 기초적인 계량 통계분석 방법들에 대한 이론적 이해와 실제 분석을 통해 그 결과를 보고하는 방법을 배운다. 강의의 주요 학습 내용은 수집된 자료를 요약하는 기술통계와 추론통계에 필요한 확률 및 가설검정 이론을 학습하고, 이후 카이제곱 검정, t 검정, 변량분석 및 단순 회귀분석에 대해 학습한다.전선 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 학사
4차 산업혁명 시대의 출현과 동시에 바이오 및 의료산업 분야의 혁신적인 성장이 일어나고 있다. 특히 의학 전공자들의 아이디어와 연구결과가 창업으로 이어지면서 미래를 선도할 의료빅데이터 기반 유니콘 기업들이 생겨나고 새로운 일자리를 창출하고 있다. 또한, 바이오헬스산업은 현 정부의 차세대 성장동력으로 선정되어 K-Bio 산업의 발전을 주도하고 있다. 본 강좌는 수의대 학생들을 대상으로 4차 산업 기반의 혁신과 기업가 정신의 함양과 함께 미래를 선도할 창의적이고 도전적인 수의대 인재 양성을 목표로 한다.전선 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.