최근 확인한 콘텐츠
loading...
본 연구는 국방군수 분야의 인공지능 기술 활용 실태를 분석하고, 비전공자를 위한 구조적 소프트웨어 교육 모형을 제시한다. 파이썬 프로그래밍 교육을 통해 비전공자의 학습 어려움을 파악하고, 컴퓨팅 사고 기반의 교육 모델을 제안하여 문제 해결 능력을 향상시키는 것을 목표로 한다. 연구 결과, 비전공자는 문법 이해 부족과 절차적 문제 해결 방식의 차이로 어려움을 느끼는 것으로 확인되었다.
클라우드, 모바일 및 에지 기반의 딥러닝 실용 가이드 : 실세계 AI 및 컴퓨터 비전 프로젝트 파이선, 캐라스 및 텐서플로우 활용
(Python으로 배우는) 문제해결과 인공지능
텐서플로우 2와 케라스를 이용한 고급 딥러닝 : DL, GAN, VAE, 심층 RL, 비지도 학습, 객체 감지 및 분할 등 적용
누구나 쉽게 할 수 있는 소프트웨어 설계와 파이썬
전쟁의 게임체인저, AI
대한민국 IT 인사이드 : 한국의 미래 IT 산업 선점 전략
(기초부터 배우는) 인공지능 : 머신러닝, 지식표현, 추론, 인공신경망, 딥러닝, 진화연산, 떼지능, 자연어처리
(모두를 위한) 소프트웨어와 인공지능 : Software and artificial intelligence for everyone
(스크래치와 함께하는) 창의적 사고와 코딩 =
노코딩AI : 코딩없이 AI만들기
Artificial intelligence methods for software engineering
달구나 파이썬!
앱인벤터 한 권으로 끝내기 : 첫걸음부터 나만의 앱 제작까지 : GPT언어모델을 활용한 챗봇만들기
(한 권으로 다지는) 머신러닝&딥러닝 : with 파이썬
(데이터 과학자를 위한) 실전 머신러닝 =
(한 권으로 다지는) 머신러닝&딥러닝 : with 파이썬
데이터 분석과 인공지능 활용
인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝 =
STATA로 배우는 경제경영통계학
디지털콘텐츠학회논문지
신규용, 이종관, 강광희, 홍원기, 한창희정보시스템연구
박소현, 서응교교양교육연구
조미영, 한옥영한국융합학회논문지
이영석교육공학연구
임정훈IEEE Transactions on Education
Chenoweth S.,Linos P.K.디지털콘텐츠학회논문지
강의선, 이정미IEEE Transactions on Education
Chenoweth, S.; Linos, P.K.디지털콘텐츠학회논문지
강의선, 신선임, 이광진교양교육연구
문경희, 양자영, 박성호융합정보논문지
구진희학습자중심교과교육연구
김병수, 이종연高等教育研究学报 / Journal of Higher Education Research
李莎莎; 刘丹; 唐晋韬; LI Sha-sha; LIU Dan; TANG Jin-tao학습자중심교과교육연구
신윤희, 정효정, 서응교Artificial Intelligence Review: An International Science and Engineering Journal
e Oliveira, Eduardo; Rodrigues, Marco; Pereira, João Paulo; Lopes, António M.; Mestric, Ivana Ilic; Bjelogrlic, SandroInternational Journal on Interactive Design and Manufacturing
Pacheco-Velazquez E.Journal of Computers in Education
Srivatanakul T.,Annansingh F.运输经理世界 / Transport Business China
单月鸿ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems
Langford, M.A.; Zilberman, S.; Cheng, B.문화와융합
박소현, 김시정, 박현준교직 / 학사
4차 산업혁명으로 대변되는 미래사회에 대비할 인재 양성을 위해, 사범대학 예비교사들은 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 교과를 융합하여 수업할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 사범대학 예비교사들이 소프트웨어 및 인공지능을 활용하여 수업을 설계하고 실시할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 리터러시 및 인공지능 실습을 통하여 예비교사들의 소프트웨어와 인공지능을 다루는 실력과 컴퓨팅 사고력을 향상시키고, 이를 본인의 교과에 접목하여 수업을 설계하고 실시할 수 있는 기초 역량과 전망을 제시한다.전선 / 대학원
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기술은 고객 및 시장 분석부터 전략적 의사결정에 이르기 까지 기업 경영 전반에 수많은 혁신을 일으키고 있다. 본 과정은 MBA 학생들에게 비즈니스 애플리케이션에 특화된 핵심 AI/ML 알고리즘들을 실습 중심으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 고객 이탈 예측, 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 수요 예측, 맞춤형 추천 시스템과 같은 실전 사례들을 통해 머신러닝의 실용적인 적용 방법을 익히게 되며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 별도의 프로그래밍 경험 없이도 데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘 적용을 위한 기초적인 코드 구현 기술을 습득하게 된다. 본 과정을 수료한 학생들은 머신러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 학사
머신러닝과 인공지능 분야가 보여주고 있는 놀라운 발전의 근간에는 자연 현상을 수학 문제로 기술한 뒤 수많은 현대 수학의 도구를 이용해서 풀어낸 수학의 틀이 존재한다. 따라서 이같은 수학의 핵심 원리를 모른 채 이미 라이브러리화된 것을 단순하게 사용하여 학습하는 것으로는 한계에 봉착할 수 있다. 본 강의의 목적은 수강생이 머신러닝을 이해하는데 있어 필요한 수학을 프로그래밍과 연계하여 학습하는데 있다. 이를 위해 본 강의는, 수학의 단위 주제 강의 후 즉시 프로그래밍 실습을 통해 익히는 마이크로러닝 방식으로 운영한다. 머신러닝 알고리즘을 직접 다루지 않으나, 대수학, 미적분학, 선형대수, 기하학과 같이 머신러닝 학습 및 강좌에 필수적으로 요구되는 내용을 다루며, 수업에서 사용하는 프로그래밍 언어는 파이썬이다. 본 강의는 이공계 고교 수학 이상의 지식을 갖추고 있으나 프로그래밍 지식을 갖추고 있지 않은 학생을 주 대상으로 한다.전선 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전선 / 학사
이과목은 기계중심/구현중심의 프로그래밍을 보완하는 논리중심/기획중심의 프로그래밍 기술을 익히도록 한다. 학생들이 프로그램 작성의 기본 원리, 구성 요소, 프로그래밍 미학등을 습득하게 함으로써, 소프트웨어 시스템이 드러내는 복잡성을 손쉽게 다룰 수 있는 능력과 자신감을 익히게 한다. 더군다나, 프로그램이 기계를 사용하기 위한 도구라는 제한된 시각에서 벗어나 기계가 프로그램 실행을 위한 도구라는 시각을 갖추도록 보정해준다. 이 강의는 프로그래밍 연습(training)이 아니라 프로그래밍 교육(education)이다. 실습언어는 학생들이 명료하고 효과적으로 생각할 수 있게 하는 프로그래밍 교육에 적절한 ML과 Scheme이다. 대형 소프트웨어를 2명이상의 팀이 기획하고, 구현하고, 형상 관리하는 과정을 프로젝트를 통해 익힌다. 대형 소프트웨어를 구성하는 프로젝트를 학기말에 요구한다.전선 / 대학원
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.전선 / 학사
본 과목은 자연과학대학 학부생을 대상으로 하여, 세부 학부/학과에 관계없이 자연과학대학 학부생이 함양해야 하는 프로그래밍 및 인공지능 지식을 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다. 특히 프로그래밍 및 인공지능과 관련된 방대한 내용 중 자연과학을 전공하는 데 실질적으로 필요한 전산학, 계산과학, 통계학, 심층신경망 분야의 기초지식을 습득하고, 그에 대한 실습을 직접 해보도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 자연과학대학의 기존 인공지능/계산과학/데이터과학 전공과목의 수강에 앞서, 학부생들이 프로그래밍 능력과 함께 이를 자연과학의 문제에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추도록 하기 위함입니다. 본 과목에서는 이론과 실습을 병행하여, 향후 자연과학 연구에서 맞닥뜨릴 수 있는 실제 문제와 데이터를 인공지능을 이용하여 다루고 해결해 볼 수 있는 기회를 학부생들에게 제공하고자 합니다. 기초 수준의 컴퓨팅/프로그래밍 능력을 갖춘 학생은 본 과목을 이수한 후, 자연과학의 세부 분야에서 인공지능과 프로그래밍이 어떻게 활용되는지 이해하고, 향후 연구에 직접 활용할 수 있는 능력을 함양하게 될 것입니다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론및 알고리즘, 응용 분야등을 설명한다.전선 / 대학원
본 강의는 최근 개발된 다양한 패션테크 관련 소프트웨어의 현황과 전망에 대해 고찰하고, 연구에 필요한 소프트웨어를 개발하는데 필요한 프로그래밍 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 디지털화(digitalization)를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 디지털 트윈(digital twin) 기술이나 설계 및 개발, 제조 및 유통 등 제품의 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 스마트 제품(smart product) 및 스마트 팩토리(smart factory) 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 디지털화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 디지털 솔루션을 제시할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 한다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.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.전선 / 대학원
인공지능이 다양한 산업 분야에서 응용 분야를 넓혀가고 있다. 이 강의는 인공신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론 등 최근 각광을 받고 있는 각종 인공지능 기술의 개요와 응용 분야에 대해서 알아보고, 의류학과 패션 산업의 여러 분야에 활용 가능한 어플리케이션을 다양한 프로그래밍 환경에서 만드는데 필요한 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 학사
4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(딥러닝)의 배경지식과 활용방법을 습득하며, Convolutional Neural Networks 와 Recurrent Neural Networks 에 관한 지식과 활용법을 실습한다. 딥러닝 기본개념, Stochastic Gradient Descent, backpropagation 기법, 초기화기법, regularization 기법, 콘볼류션신경망(CNN), CNN 구조, 반복신경망(RNN), RNN의 응용, 강화학습을 다룬다. 이론은 기존 머신러닝과목에서 다루므로, 이론보다는 실용적 적용능력을 배양하기 이해 딥러닝 관련 소프트웨어 교육을 강조하며, Python에 관한 강의와 실습, Python 수학 라이브러리 numpy에 강의도 실시한다. 또한 Advanced deep learning library인 Tensorflow에 대한 강의와 실습도 병행한다.전선 / 대학원
컴퓨터 및 VLSI 분야의 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.