학사정보

3학년

인공지능학과 전공 교과목 소개입니다.

3학년 과목명, 소개 정보표
과목명 소개
AI리빙랩Ⅰ ( AI Living LabⅠ ) 리빙 랩에서는 그동안 학습한 전공지식을 지역사회의 문제 해결에 적용하여 실제 문제 해결능력을 키우고, 이론 중심의 전공지식을 현장에 적용하는 과정 속에서 발생하는 한계와 어려움을 극복하는 과정을 통해 학습하고 지역사회에 기여하는 것을 목적으로 합니다.
IoT프로그래밍 ( IoT Programming ) 이 과목은 스마트 장치와 네트워크의 연결성을 바탕으로 데이터를 수집, 가공, 전송 및 분석하는 방법을 학습하는 것을 다룬다. 학생들은 IoT의 핵심 기술과 응용 사례를 탐구하며, 각종 센서와 엑츄에이터를 제어하는 프로그래밍 기술을 익히고, IoT 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 배운다.
강화학습 ( einforced Learning ) 이 과정은 기계 학습 및 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나인 강화학습을 다룹니다. 강화학습에는 지능적인 의사결정 및 제어가 필요한 다양한 응용 프로그램이 있으며 다양한 기계 학습 모델의 교육 방법으로 사용할 수 있습니다.
데이터베이스 ( Database ) 데이터베이스의 개념관, DBMS, Data Model, 데이터베이스의 구조 연산 질의어 정규화 과정 및 데이터베이스 설계에 대해 공부하고 고급과정인 질의어 처리 회복 병행, 제어 객체지향 데이터베이스 등에 대해서도 공부합니다.
로봇프로그래밍기초 ( Basic robot programming ) 본 수업은 인공지능을 활용한 로봇 프로그래밍 입문자들을 위한 과정이다. 로봇 제어에 필요한 인공지능의 개념, 각종 센서 데이터 수집 및 처리, 통신 메커니즘, 영상처리 그리고 로봇 운영체제인 ROS에 이르기까지 로봇 제어에 필요한 다양한 기본지식을 습득하고 실습한다.
비지도학습 ( unsupervised learning ) 비지도학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 목표값(label)이 없는 데이터의 숨겨진 구조(hidden structure)를 찾아내는 학습방법에 대해 학습한다. 학습내용으로는 차원축소, 군집화방법, 이상치탐지방 및 생성학습을 다룬다.
웹프로그래밍 ( Web Programming ) 웹 프로그래밍 서비스의 기본 처리 과정에 대한 이해을 통해 기본적인 웹 문서의 작성 기법들에 대해 공부한다. HTML5, CSS3, Javascript와 같은 클라이언트 프로그래밍 기술과 파이썬 언어를 사용하여 서버 프로그래밍 기술을 학습한다. 웹프로그램으로 웹사이트에서 인공지능 알고리즘을 테스트할 수 있는 환경을 만들어본다.
유전 알고리즘 ( Genetic Algorithm ) 최적화와 관련된 휴리스틱 접근법을 다룹니다. 유전알고리즘과 타부서치의 이론적 연구와 알고리즘의 개선 방법을 검토합니다. 유전알고리즘에서는 해의 coding 방법, 유전인자의 교배 및 돌연변이, 개체의 선택방법을 다루며, 타부서치에서는 search의 심화 및 다양화를 다룹니다. 최적화 문제 해결을 위한 응용도 포함합니다.
자연어처리 ( Natural language processing ) 이 과정은 NLP 분야에 대한 개론 교과목입니다. Python 언어와 NLTK (Natural Language Toolkit)라는 오픈소스 라이브러리를 기반으로 합니다. 구체적인 학습내용은 다음과 같다: NLP의 핵심개념, NLP의 자료구조 및 알고리즘들과 NLP 기법들의 성능측정 방법
첨단신경망 ( Advanced Neural Network ) 이 과정은 딥 러닝 분야의 최근 발전을 다룹니다. 신경망은 30 년 이상 인공 지능의 많은 응용 분야에 사용되었습니다. 그러나 오늘날 강력한 컴퓨팅 성능과 대규모 데이터 세트로 인해이 분야는 특히 지난 5 년간 새로운 기술을 통해 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 과정은 고급 신경망 모델과 응용 프로그램을 소개합니다.
클라우드컴퓨팅 ( Cloud Computing ) 클라우드 컴퓨팅이란 사용자의 관리 없이 컴퓨터 시스템 리소스를 필요시 제공하는 것을 말하며, 커다란 의미로 인터넷 기반 컴퓨팅 기술의 일종이다. 클라우드 컴퓨팅의 주된 기술은 가상화로 가상화 소프트웨어는 물리적 컴퓨팅 장치를 하나 이상의 가상 장치로 분리시켜 작업을 위해 손쉽게 사용, 관리할 수 있다. 발전을 거듭하는 인공지능분야에서는 하드웨어나 소프트웨어적으로 대용량의 데이터를 기반으로 고속의 처리가 필요하여 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 증가할 것이고, 이를 위해 SaaS, PaaS, IaaS 등 다양한 클라우드 형태의 운영시스템을 이해하고, 사례를 기반으로 직접 활용해 보도록 한다.