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생활 속 인공지능의 이해 및 활용 이미지

생활 속 인공지능의 이해 및 활용




강좌 소개

수업내용/목표

1. 수업 내용 안내
인공지능 시대를 맞이하여 IT 비전공자들도 (작금의 스마트폰과 엑셀처럼) 인공지능을 도구로 활용할 수 있고,
인공지능이 만드는 다양한 사회적 변화에 적응하고, 이를 비판적으로 수용할 수 있도록
인공지능 리터러시 교양 교육에 대한 사회적 수요가 증가하고 있다.
본 교과목에서는 이에 부합하여 어려운 수학 공식과 복잡한 텍스트 코딩 없이
오렌지3를 활용하여 기계학습과 데이터를 분석하여 인공지능의 동작 원리를 시각적으로 알기 쉽게 이해시킨다.
수강생들은 일상생활 속 인공지능의 재미있고 흥미로운 사례들에 노출되고
이러한 문제들을 해결하는데 인공지능을 도구로 활용함으로서 인공지능의 사회적 영향력을 체험한다.

2. 수업 구성 안내

생활 속 인공지능의 이해 및 활용 강의는 크게 3부로 구성된다.
■ 제 1부(1주차∼3주차):
 생활 속 다양한 인공지능 활용 사례를 소개하고 인공지능 기술의 발전 역사와 기계가
 어떻게 학습하는지에 대해 동작 원리를 설명하고 데이터 기반 기계학습의 활용 필요성에 대해 설명한다.
■ 제 2부(4주차~12주차):
 구글 티처블 머신을 활용해 인공지능 기술을 체험하고
 다양한 일상 속 문제들(회귀, 분류, 추천, 사물인식, 감성인식, 군집화, 콘텐츠 창작 등)을 해결하는
 인공지능 기술에 대한 이론 설명과 오렌지 플랫폼을 활용해 이를 직접 구현 및 생활 속에 적용해보는 실습을 진행한다.
■ 제 3부(13주차∼14주차):
 인공지능 기술과 알고리즘의 편향에 따른 윤리적 문제점과
 인공지능 윤리의 필요성을 소개하고 인공지능이 사회에 미치는 긍정적/부정적 영향력에 대해 비판적으로 탐구한다.

3. 수업 목표 안내
- 본 강좌의 목적은 처음 인공지능을 배우는 비전공 학습자도 인공지능의 원리를 쉽게 시각적으로 이해하는 것이다.
- 본 강좌의 목적은 다양한 기계학습과 데이터 유형을 활용하는 사례 중심의 실습을 통해 문제해결 능력을 함양하는 것이다.
본 강좌의 목적은 생활 속 흥미로운 사례의 직접적인 체험을 통해 긍정적인 인공지능 학습의 경험을 제공하는 것이다.


강좌 운영 계획

강의계획서
주차 주차명 주차 주차명
1 인공지능, 우리에게 위기인가? 기회인가? 9 시각인지 인공지능: 사물인식
2 기계는 어떻게 학습할까? 10 소통하는 인공지능: 감정인식
3 데이터 기반 기계학습 11 행동하는 인공지능: 군집화
4 인공지능 체험하기 12 상상하는 인공지능:콘텐츠창작
5 예측하는 인공지능: 회귀 13 윤리있는 인공지능: 윤리
6 예측하는 인공지능: 분류 14 인간과 인공지능: 사회
7 취향예측 인공지능: 추천 15 기말시험
8 중간시험    

강좌운영팀 소개

교수자

유준혁( professor
유준혁 교수
현) 대구대학교 AI학부 교수
- 포항공대 전자전기공학과 공학사
- 포항공대 전자전기공학과 공학석사
- 미국 매릴랜드대학교 전기컴퓨터공학과, 공학박사

[수상]
- 대한임베디드공학회 우수논문상 수상, 2022
- 대구대학교 산학협력상 수상, 2021
- 한국통신학회 우수논문상 수상, 2020
- 한국산업정보학회 우수지도자상 수상, 2019
[저서]
- 유준혁, 우홍체, 이형규, “창의적인 디지털시스템설계: VHDL”, 대구대학교 출판부, 2015
[논문]
- H. Kim, S. Park, S. Yu, S. Jung, J. Yoo, “뉴스 감성 앙상블 학습을 통한 주가 예측기의 성능 향상”, 대한임베디드공학회논문지, 2022
- G. Ban and J. Yoo, “RT-SPeeDet: Real-Time IP–CNN-Based Small Pit Defect Detection for Automatic Film Manufacturing Inspection”, Applied Sciences, 2021
- S. Jung and J. Yoo, “CAPS : Autonomous Child Abuse Protection System Based on Deep Learning with CCTV Video“, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, 2021
- G. Ban and J. Yoo, “SWNQ: 스케일링된 가중치 정규화 기반 사후학습 양자화 기법”, 한국통신학회논문지, 2021
- S. Jung and J. Yoo, “i-FireNet: A Lightweight CNN to Increase Generalization Performance for Real-Time Detection of Forest Fire in Edge AI Environments”, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, 2021
- M. Jung, S. Srikantaiah, W. Choi, M. Kwon, J. Yoo, M. Kandamir, “Design of a Host Interface Logic for GC-Free SSDs”, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2020
- J. Choi and J. Yoo, “Exploiting Inverse Power of Two Non-Uniform Quantization Method to Increase Energy Efficiency in Deep Neural Networks”, 한국정보과학회논문지, 2020

강좌지원팀

조교
운영TA
정성우
대구대학교 대학원 IT융합공학과 석사과정
조성현
대구대학교 AI학부 학사과정

강좌지원 부서

운영TA
운영 부서
>>원격교육지원센터
053.850.5544/5543
DGUk@daegu.ac.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
학습활동사항 퀴즈 과제 중간고사 기말고사
반영비율 30% 20% 25% 25%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

1) 퀴즈: 주차별 객관식 또는 단답형 퀴즈 학습활동(총 13주차)

2) 과제: 과제 게시판에 작성 후 완료 버튼 클릭
- Orange3를 활용한 인공지능 기반 문제해결 실습 평가

3) 시험: 중간(8주차), 기말(15주차)에 각각 출제함, 객관식, 주관식을 포함하는 온라인 시험

교재 및 참고문헌

나는 오렌지로 데이터 분석한다: 오렌지3로 배우는 인공지능 (임진숙, 장병철, 서미란, 정종호, 씨마스, 2021)

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  1. 분야

    공학
    (컴퓨터ㆍ통신)
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    운영기관

    대구대학교
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    -
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    주차
    (주간 학습 권장 시간)

    15주
    (주당 03시간 00분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    학습인정시간
    (총 동영상시간)

    50시간 00분
    (25시간 00분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    수강 신청 기간

    2023.01.25 ~ 2023.02.17
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    강좌 운영 기간

    2023.01.25 ~ 2023.02.24
  8. 강의 언어

    한국어