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산업공학과
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.
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컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.
컴퓨터과 교수법 및 교재 연구
Language, classrooms and computers
컴퓨터교육의 이해 : 학습자 중심의 컴퓨터교육 지침서
Cyberpsychology : an introduction to human-computer interaction
Cyberpsychology : an introduction to human-computer interaction
전산학개론
(기초를 탄탄히 세워주는) 컴퓨터 사이언스 =
(유비쿼터스 시대의)교육방법 및 교육공학 =
(제대로 배우는) 파이썬
어떻게 가르칠 것인가? : 대학 교수들을 위한 지침서
컴퓨터교육방법 탐구
교육방법 및 교육공학 : 기초부터 AI 활용까지
놀랍게 쉬운 인공지능의 이해와 실습
교육방법의 공학적 접근
(4차 산업혁명 시대의) IT개론과 실습
(컴퓨팅 사고를 위한) 파이선 입문
컴퓨터 시스템 개론
나만 알고 싶은 AI 활용 교과서 : AI 시대 학부모 자녀교육 가이드
(인공지능 시대의) 컴퓨터 개론 =
컴퓨터 기술과 교육공학 =
商情 / Shangqing
刘世界예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
정선호中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
刘艳丽; LIU Yanli学周刊 / Learning week
王玲Journal of Chemical Education
Blackburn R.A.R.,Villa-Marcos B.,Williams D.P.Creative Education
Li Panjing; Qu Zhijian; Liu Xiaohong교양교육연구
김지희컴퓨터교육학회 논문지
박미현, 양자영, 문경희, 김은정, 박성호大学教育 / University Education
孙胜涛; 张世辉교양교육연구
나정은中国电力教育 / China Electric Power Education
周林; 李婧; 张维; 张超重庆与世界(学术版)
洪雄; 肖朝晖; 陈渝; XIONG Hong; XIAO Zhao-hui; CHEN Yu教育教学论坛 / jiaoyu jiaoxue luntan
马胜; 唐玉华; 陆洪毅; 王志英; MA Sheng; TANG Yu-hua; LU Hong-yi; WANG Zhi-ying中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
廖彬; 黄小虎; 吴鑫成; 黄榕榕; LIAO Bin; HUANG Xiaohu; WU Xincheng; HUANG Rongrong辽宁工业大学学报(社会科学版) / Journal of Liaoning Institute of Technology (Social Science Edition)
李丽萍吉林省教育学院学报(上旬) / Journal of Educational Institute of Jilin Province
罗芳; 李豫颖; 李志亮한국컴퓨터정보학회논문지
김헌주, 김경미, 이강吉林工程技术师范学院学报 / Journal of Jilin Teachers Institute of Engineering and Technology
宋敏; 王宏志; SONG Min; WANG Hong-zhi컴퓨터교육학회 논문지
유수진, 백재순, 장윤재软件导刊 / Software Guide
鲍培明; 吉根林; BAO Pei-ming; JI Gen-lin교양 / 학사
컴퓨터 과학을 처음 접하는 학생들에게 프로그래밍의 기초와 컴퓨팅 사고력, 그리고 데이터 처리를 소개하는 수업이다. 블록 코딩, 파이썬, HTML, 웹 크롤링, 데이터 시각화 등 현재 디지털 사회를 이해하는 데 요구되는 다양한 주제를 강의와 실습을 병행하여 공부한다. 문제 중심의 실습 과제들은 학생들에게 컴퓨팅의 자신의 전공분야에 어떻게 응용되는지 생각해 볼 수 있게 디자인되어 있다. 프로그래밍에 대한 사전지식이 없는 학생들을 위한 수업이다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.교양 / 학사
다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터를 이용한 문제해결 방식을 익힐 수 있는 강의를 제공한다. 이를 통해 컴퓨터를 창의적으로 활용하는 방법과 컴퓨터프로그래밍을 각자 자신의 전공에 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 이해하도록 한다. 이 과목은 12가지 계산적 사고의 개념(데이터 정리하기, 속내용 감추기, 조립식으로 생각하기, 계층쌍기로 생각하기, 끼리끼리 포장하기, 반복으로 생각하기, 재귀적으로 생각하기, 순서로 생각하기, 상태나 값으로 생각하기, 틀을 짜서 재사용하기, 실행비용 생각하기, 올바른지 확인하기)과 7가지 데이터 사고의 개념(무작위, 확률, 두루 살펴보기, 비교탐색해서 예측하기, 경향파악해서 예측하기, 원인헤아리기, 분류하기)을 이해하고 실습을 통해 직접 경험할 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 2학년 전공선택 교과목으로 인공지능의 개념과 기술을 이해하고 싶은 학생을 대상으로 한다. 수업내용은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 데이터마이닝(Data Mining), 컴퓨터비전(Computer Vision), 자연어처리(Natural Language Processing; NLP) 등 총 5개 모듈로 구성되어 있으며, 모듈별 담당 교수님이 팀티칭으로 수업을 진행한다. 선수과목으로 기초수학(확률/통계/선형대수), 컴퓨터의 개념 및 실습 교과목의 선행학습을 권장한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.전선 / 학사
컴퓨터공학부의 교육을 받고 사회로 진출하는 졸업생들은 다른 사람들과 컴퓨터 관련 지식과 경험을 공유하게 된다. 이 교과목의 목표는 수강생들이 컴퓨터공학 교육의 다양한 교수법을 익히고 이를 교육현장에서 활용할 수 있는 능력을 기른다. 이를 위해서 본 교과목에서는 학생들은 먼저 강의전달 기법, 학습과정의 이해, 학생 중심의 강의법, 학생과의 상호작용, 이러닝 등의 교수법을 배운다. 그 후에 이러한 교수법들이 학교 내에서 진행되는 컴퓨터 관련 강좌의 강의, 숙제, 실험 들을 통해 수업 현장에서 어떻게 이루어지는지를 체험하고, 이것들의 장단점을 분석하는 능력을 키운다. 또한 이러한 컴퓨터 교육 방법을 어떻게 개선시킬지 토론하고 새로운 아이디어를 도출한다.교양 / 학사
최근 기술 발전에 힘입어 사회 전반적으로, 특히 일상생활 영역에서 AI가 급속히 확산하고 있다. 이에 본 교과목은 기술적 이해와 적용을 넘어 AI에 대한 사회과학적 이해를 제공하는 데 목적이 있다. 구체적으로, AI 기술이 구현한 미디어를 알고리듬 미디어로 규정하고 AI 미디어, AI 텍스트, AI와의 상호작용, 인간 및 사회에 대한 영향 등을 사회과학 이론들을 토대로 설명함으로써 현대 고도 기술 사회에서 인간과 사회에 대한 AI의 영향과 함의를 모색하고자 한다. 수강생들은 이 수업을 통해 AI라는 새로운 기술 변화에 대한 통합적, 체계적 이해를 갖게 될 것이다.전선 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 학사
기존의 교과목에서 다루지 못한 새롭게 개발된 컴퓨터 공학 기술들 중 특정 주제를 가르친다. 강의 주제는 매학기 바뀔 수 있으며 강의 계획서에 자세하게 소개된다. 2015년 기준으로, 강의 주제의 예를 들면 빅데이터 분석, 소프트웨어 검증, 딥러닝, 로보틱스, 3차원 프린팅, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷, 양자 컴퓨팅 등이 될 수 있다.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
프로그래밍 언어 이론 및 응용기술의 기초를 강의한다. 프로그래밍 언어 의미구조, 요약해석, 타입시스템, 컴파일러 검증 및 검산, 자동증명 검증기, 프로그램 증명, 프로그램 정적분석 등을 다룬다.전선 / 학사
본 강좌는 가상현실·증강현실에 대한 주요 이론을 습득하고, 다양한 활용 사례들을 배우며, 실제 실습을 통해 VR/AR 환경을 구축할 수 있도록 한다. VR/AR에 대한 기본적인 지식 습득을 위해 딥러닝을 포함한 캐릭터 애니메이션 개론, 메타버스, 휴먼 팩터, 컴퓨터 그래픽스 이론, 가상현실 관련 소프트웨어 프로그램 실습, 3D 기반 모션캡쳐 등을 다룬다. 강의는 거꾸로 교육(Flipped learning) 방식으로 이루어지며, 3D 제작 플랫폼에 내장된 캐릭터 애니메이션 기본 모듈을 활용한 실습뿐 아니라 실제 VR/AR 기기를 활용한 프로젝트 위주로 진행된다. VR/AR 프로젝트를 바탕으로 과제를 부여하며 수강생은 분야별 모듈을 선택하여 참여하도록 한다. 프로젝트를 주도하고 이에 따른 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 한다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 대학원
본 교과목은 대학원생들에게 장내미생물 메타유전체 분석의 원리와 최신 연구 동향을 소개하고, 실제 데이터를 기반으로 한 미생물 분석 기술을 이해하는데 있다. 장내미생물 연구는 인체와 동물의 건강, 질병, 대사 조절, 면역 반응 등 다양한 생리적 기능과 밀접한 관련이 있으며, 최근에는 질병 진단과 치료, 기능성 식품 개발, 정밀 영양학 및 축산 산업 등 여러 분야로 응용 범위가 확장되고 있다. 이러한 연구의 핵심 분석 기술로 메타유전체학(Metagenomics)이 자리 잡으면서, 미생물군집의 전체 유전정보를 해석하고 기능적 상호작용을 이해하는 능력이 필수적으로 요구되고 있다. 따라서 본 교과목을 통해 미래의 마이크로바이옴 기반 연구 및 산업 응용 전문가로 성장할 수 있는 기반을 제공하고자 한다.교직 / 학사
본 교과목은 교육 현장에서 요구되는 디지털 소양에 대한 초보적 이해를 목표로 한다. 디지털 전환에 따른 디지털 요소의 교육적 적용에 관한 전반적 지식을 다룬다. 디지털의 특성에 대한 이해를 바탕으로 디지털을 활용한 기본적인 교육 방법의 특징과 사례를 소개한다. 인공지능을 포함한 디지털과 교과간의 융합 교육의 필요성과 설계 방법을 탐색한다. 디지털 전환이 가져오는 디지털 윤리 교육의 다양한 측면을 논의한다.교직 / 학사
이 강좌는 예비교사로 하여금 교사가 수행하는 다양한 역할과 직무에 대한 구체적인 이해를 높임으로써 교직 입문 직후의 초기 적응을 도와주는 데 목적이 있다. 교직윤리, 사회변화와 교육, 진로교육, 학교·학급경영, 학사·인사·행정실무 등과 같이 교사의 직무 수행에 요구되는 영역을 주제별로 다루며, 교사가 실제로 수행하는 구체적 직무들을 파악하고 연습하는 데 중점을 둔다.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 / 학사
색채는 빅데이터 시각화 분석의 주요 파라메터 중 하나이다. 본 교과에서는 먼저 전통적 색채이론을 배우고 이를 바탕으로 디지털환경에서 색채데이터를 다루는 다양한 색공간들을 알아보고 이러한 색공간내의 색채정보를 3차원 데카르트좌표공간에서 라이노 및 그래스호퍼와 같은 프로그램을 활용하여 비주얼코딩을 통해 시각화하는 프로젝트 들을 실습한다.교양 / 학사
이 교과목은 학생들이 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. GUI 프로그램과 게임 개발을 통해 이벤트 처리 및 화면 렌더링 개념을 익히고, 웹 기술을 활용한 데이터 시각화 및 자동화 서비스를 효과적으로 구현하기 위해 관련 모듈과 응용 방법을 실습을 통해 익힌다. 학생들은 주제기반의 다양한 프로젝트 경험을 통해 새로운 문제에 직면했을 때 컴퓨팅 기술을 활용할 수 있는 가능성을 이해하고 문제 해결 능력을 배양한다. 또한 창의적 사고와 협업 능력도 향상시킬 수 있다.전선 / 학사
프로그램의 경험이 없는 초보자를 위해서 C 프로그래밍 언어의 문법과 기초 프로그래밍 기법을 강의한다. 프로그래밍 실습을 통하여 프로그래밍 실력을 배양시키는 것이 강의의 목표이다.
(바로 쓰는) 파이썬 : 기초편
Playing with C : 처음 만나는 C 프로그래밍
가르치는 인공지능은 가능한가? : 「장치의 교육학」을 위한 시론 : 16개의 물음의 기록들
Introduction to computer science using Python : a computational problem-solving focus
Introduction to computer science using Python : a computational problem-solving focus
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