1 |
인공지능의 역사 |
(1차시)인공지능이란? |
2021. 00.00 |
(2차시)인공지능의 역사 |
(3차시)인공지능의 분류 |
(1주차 학습목표) 1. 인공지능의 순기능과 역기능을 예시와 함께 설명할 수 있다. 2. 인공지능의 역사를 이해하고 발전과정을 설명할 수 있다. 3. 인공지능의 지적 수준, 기능 발전, 구현 방식에 따라 분류할 수 있다. |
2 |
인공지능 요소 기술 |
(1차시)인공지능 요소기술과 응용분야 |
2021. 00.00 |
(2차시)인공지능 플랫폼과 서비스 |
(3차시)인공지능 구현 기술 요소 |
(2주차 학습목표) 1. 인공지능의 요소기술에 대해 이해하고 응용분야를 설명할 수 있다. 2. 인공지능 플랫폼에 대해 이해하고 인공지능의 서비스를 설명할 수 있다. 3. 인공지능을 위해 필요한 기술이 무엇인지 설명할 수 있다.
|
3 |
파이썬 환경 설정 |
(1차시)파이썬 개요 및 개발환경 |
2021. 00.00 |
(2차시)파이썬 쉘 활용 |
(3주차 학습목표) 1. 파이썬 개발 환경에 대해 설명할 수 있다. 2. 파이썬 쉘을 활용하는 방법에 대해 설명할 수 있다. |
4 |
파이썬기초(1): 변수 |
(1차시)파이썬 프로그래밍: 변수 |
2021. 00.00 |
(2차시)파이썬 프로그래밍: input()함수 |
(4주차 학습목표) 1. 변수의 개념에 대해 설명할 수 있다. |
5 |
파이썬 기초(2): 연산자와 데이터형 |
(1차시)파이썬 프로그래밍: 연산자(1) |
2021. 00.00 |
(2차시)파이썬 프로그래밍: 연산자(2) |
(3차시)파이썬 프로그래밍: 데이터형 |
(5주차 학습목표) 1. 연산자의 우선순위에 대해 설명할 수 있다. 2. 데이터 종류에 따른 특징을 설명할 수 있다. |
6 |
파이썬 기초(3): 문자열 |
(1차시)파이썬 프로그래밍: 문자열의 형태와 이스케이프 문자 |
2021. 00.00 |
(2차시)파이썬 프로그래밍: 문자열 함수와 슬라이스 |
(6주차 학습목표) 1. 케라스를 이용하여 인공지능 신경망을 만들 수 있다. 2. 케라스 코드의 전체적 골격에 대해 설명할 수 있다. 3. 텐서플로우와 파이토치의 차이점에 대해 설명할 수 있다. |
7 |
파이썬 함수 |
(1차시)파이썬 프로그래밍: 조건문 |
2021. 00.00 |
(2차시)파이썬 프로그래밍: 반복문 |
(3차시)파이썬 프로그래밍: 조건문과 반복문 연습 |
(7주차 학습목표) 1. 프로그램의 기본제어구조에 대해 설명할 수 있다. 2. 조건문을 활용하여 코딩할 수 있다. 3. 반복문을 활용하여 코딩할 수 있다. |
중간시험 |
2021. 00.00 |
9 |
파이썬 인터페이스와 라이브러리 |
(1차시)파이썬 그래픽 및 입출력 |
2021. 00.00 |
(2차시)파이썬 입출력 응용 |
(3차시)파이썬 라이브러리 |
(9주차 학습목표) 1.주식의 개념을 설명할 수 있다. 2.기본적 분석과 기술적 분석을 구분할 수 있다.
|
10 |
기계학습 |
(1차시)기계학습 개요 |
2021. 00.00 |
(2차시)통계와 학률 |
(3차시)분류 및 군집 |
(10주차 학습목표) 1. 기계학습의 의의를 설명할 수 있다. 2. 분류와 군집의 개념을 나누어 설명할 수 있다. |
11 |
인공지능 인식 |
(1차시)학습데이터의 이해 |
2021. 00.00 |
(2차시)특징 추출과 성능 측정 |
(3차시)인공지능 인식 응용 |
(11주차 학습목표) 1. 학습데이터의 개념을 설명할 수 있다. 2. 특징을 추출하는 방법을 도식화할 수 있다. 3. 인공지능 인식의 응용분야를 1가지 이상 사례를 들어 설명할 수 있다. |
12 |
딥러닝 |
(1차시)퍼셉트론 학습 알고리즘 |
2021. 00.00 |
(2차시)다층퍼셉트론과 오류역전파 |
(3차시)딥러닝 프로그래밍 |
(12주차 학습목표) 1. 퍼셉트론 학습 알고리즘에 대하여 설명할 수 있다. 2. 다층퍼셉트론의 장단점에 대하여 설명할 수 있다. 3. 딥러닝 프로그래밍의 방식을 도식화할 수 있다. |
13 |
컴퓨터 비전 |
(1차시)합성곱신경망 |
2021. 00.00 |
(2차시)현대적 합성곱신경망모델 |
(3차시)컴퓨터비전 프로그래밍 |
(13주차 학습목표) 1. 합성곱신경망의 개념을 설명할 수 있다. 2. 컴퓨터 비전 프로그래밍에 대하여 1가지 이상 사례를 들어 설명할 수 있다. |
14 |
자연어 처리와 창작기술 |
(1차시)텍스트 임베딩 및 순환신경망 |
2021. 00.00 |
(2차시)자연어처리 프로그래밍 |
(3차시)오토인코더와 인공지능 창작 |
(14주차 학습목표) 1. 텍스트 임베딩 과정을 설명할 수 있다. 2. 오토인코더를 사용하여 이상 데이터를 측정할 수 있다. |
기말시험 |
2021. 00.00 |