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인공지능개론

양승정 교수님 동국대학교 대학원 산업공학과 박사졸업

  • 수강료: 90,000
  • 강의 수: 32강
  • 배수: 3배수
  • 수강기간: 60일
  • 과정: 개념완성
  • 맛보기:
강의 신청하기   총 합계금액 : 90,000
* 모바일 강좌는 안드로이드, IOS 운영체제의 스마트폰과 태블릿 PC에서 수강하실 수 있습니다.
* 모바일 강좌는 PC강좌의 30%금액이며, 단독수강은 불가합니다.
* 수강신청 시 [MY캠퍼스]-[수강중인강의] 에서 PDF 강의교재를 열람/다운하실 수 있습니다.
* PC, 모바일 강좌 모두 3배수 수강 가능합니다.
강좌소개
- 인공지능에 대해 이해하고 활용 사례를 통해 제대로 정리하는 기초 개론 강좌
- 대학교재중심의 Chapter별 개념정리 강좌
교육대상
- 공과대학(컴퓨터공학, 산업시스템공학, 빅데이터) 학부생 및 대학원생
- 인공지능개론을 필요로 하는 모든 수강생
교재정보 및 참고문헌
- 강의교재: 유니와이즈 자체 교수진 연구교재(pdf파일로 제공)
* 아래의 교재를 바탕으로 학습하고자 하는 회원님들은 이 강의를 선택하시면 됩니다. (참고문헌)
- 처음만나는 인공지능 (김대수 저, 생능출판사)
- 인공지능개론 (마이클 네그네빗스키 저, 김용혁 역, 한빛아카데미 출판사)
- 인공지능시스템 (조영임 저, 홍를과학출판사)
- 인공지능 바이블 (조민호 저, 정보문화사)
- 난생 처음 인공지능 입문 (서지영 저, 한빛아카데미)

커리큘럼

커리큘럼
제목 강의시간 상세내용
인공지능 오리엔테이션
[1강] 인공지능 오리엔테이션
0 : 05 : 21
1장. 인공지능 개요와 발달사
[2강] 인공지능 개요와 발달사(1)
0 : 47 : 37
인공지능이란, 인공지능의 장단점, 인공지능 시스템의 구성, 인공지능의 한계
[3강] 인공지능의 시작과 발전
0 : 29 : 17
인공지능의 시작과 발전, 역사, 딥러닝의 탄생 이유와 알파고의 등장
[4강] 인간지능과 인공지능, 인공지능의 적용 영역
0 : 28 : 37
인간지능과 인공지능, 인공지능의 적용 영역, 미래 인공지능 수준 예상
2장. 인공지능 기술과 최근 응용 동향
[5강] 인공지능 기술과 최근 응용 동향(1)
0 : 51 : 05
인공지능 SW와 연구 동향 전망, 인공지능의 글로벌 교육 현황, 인공지능의 생활 속 응용
[6강] 인공지능 기술과 최근 응용 동향(2)
0 : 39 : 24
인공지능의 타 학문 응용, 인공지능과 일자리
3장. 인공지능 연구와 구현
[7강] 인공지능 연구와 구현(1)
0 : 33 : 10
인공지능의 분류 체계, 인공지능의 연구 분야
[8강] 인공지능 연구와 구현(2)
0 : 44 : 07
인공지능의 시대별 연구 요약, 획기적 인공지능 시스템, 앨런 튜링과 인공지능 테스트
[9강] 인공지능 연구와 구현(3)
0 : 28 : 31
인공지능에서의 문제 해결과 코딩, 인공지능과 소프트웨어
4장. 인공지능 미래와 인공지능 윤리
[10강] 인공지능 미래와 윤리
0 : 40 : 37
인공지능의 수준별 분류, 약한 인공지능과 강한 인공지능, 인공지능 미래와 기술적 특이점
[11강] 인공지능의 위험성 대두, 인공지능 윤리 강령
0 : 36 : 14
인공지능의 위험성 대두, 인공지능 윤리 강령
5장. 인공지능과 4차 산업혁명
[12강] 인공지능과 4차 산업혁명(1)
0 : 36 : 02
4차 산업혁명의 시작과 현재, 인공지능과 4차 산업혁명
[13강] 인공지능과 4차 산업혁명(2)
0 : 34 : 45
지능형 로봇과 인공지능, 사물인터넷
[14강] 인공지능과 4차 산업혁명(3)
0 : 37 : 55
자율자동차의 개념과 전망, 4차 산업혁명의 미래 기술
6장. 인공지능을 위한 수학과 프로그래밍
[15강] 인공지능을 위한 수학과 프로그래밍(1)
0 : 48 : 42
인공지능에 필요한 수학적 기초, 인공지능과 함수
[16강] 인공지능을 위한 수학과 프로그래밍(2)
0 : 34 : 34
미분과 델타 규칙, 벡터의 개념과 표현, 행렬과 행렬 연산
[17강] 인공지능을 위한 수학과 프로그래밍(3)
0 : 29 : 46
확률과 통계, 인공지능용 프로그래밍 언어
7장. 규칙기반 인공지능
[18강] 규칙기반 인공지능(1)
0 : 35 : 16
인공지능의 추론과 논리, 인공지능에서의 탐색 기법
[19강] 규칙기반 인공지능(2)
0 : 54 : 56
인공지능과 알고리즘, 규칙기반 전문가 시스템, 인공지능과 관련된 문제들
8장. 머신러닝의 학습과 분류
[20강] 머신러닝의 학습과 분류(1)
0 : 32 : 44
머신러닝의 개요, 역사적 배경, 머신러닝과 전통적인 프로그래밍과의 차이점, 머신러닝의 종류
[21강] 머신러닝의 학습과 분류(2)
0 : 46 : 21
머신러닝의 학습방법, 머신러닝의 비지도학습, 회귀 (Regression)
[22강] 머신러닝의 학습과 분류(3)
0 : 30 : 14
강화학습 (Reinforcement Learning), 에드워드 손다이크, 효과법칙(Law of Effect), 베이지안 네트워크와 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)
9장. 신경망의 개념과 응용
[23강] 신경망의 개념과 응용(1)
0 : 32 : 29
신경망의 개요, 초기의 신경망
[24강] 신경망의 개념과 응용(2)
0 : 56 : 36
다층 퍼셉트론, 신경망을 이용한 문자인식과 음성인식
10장. 딥러닝 기반의 심층신경망과 활용
[25강] 딥러닝 기반의 심층신경망과 활용(1)
0 : 33 : 55
딥러닝과 심층신경망
[26강] 딥러닝 기반의 심층신경망과 활용(2)
1 : 02 : 49
딥러닝 심층신경망의 종류, 딥러닝의 활용과 동향
11장. 인공지능의 패턴인식
[27강] 인공지능의 패턴인식(1)
0 : 42 : 54
인공지능에서의 패턴인식, 패턴인식을 활용한 음성인식 기술
[28강] 인공지능의 패턴인식(2)
0 : 54 : 10
신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식, 인공지능의 자연어 처리
12장. 인공지능과 데이터 사이언스
[29강] 인공지능과 데이터 사이언스(1)
1 : 05 : 54
데이터 사이언스 개요, 데이터의 수집, 관리, 분석, 보고, 데이터 분석 단계
[30강] 인공지능과 데이터 사이언스(2)
0 : 42 : 32
빅데이터, 데이터 마이닝, 데이터 사이언스의 미래
13장. 인공지능 적용 사례
[31강] 인공지능 적용 사례(1)
0 : 40 : 03
주목해야 할 인공지능 트렌드, 분야별 인공지능 동향, 사례 ­ 노인돌봄 분야
[32강] 인공지능 적용 사례(2)
0 : 51 : 04
인공지능 기반의 지능로봇 사례, 마케팅에서 활용하고 있는 AI 사례
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