입문
(3과목 필수,
72시간) |
AI 기초수학 I
(선형대수) |
- 백터, 행렬, 기본 연산
- 선형종속과 스팬
- 행렬분해와 선형변환
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김진영 |
24시간
(8주, 주당 3시간) |
2018.10.22 |
AI 기초수학 II
(확률 및 통계) |
- 확률이론의 기초
- 이산 및 연속 확률변수 및 주요 분포
- 표본추출, 모수추정, 가설검정
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김수형 |
24시간
(8주, 주당 3시간) |
AI 기초
프로그래밍 |
- Python 언어 소개
- Python 자료구조 및 제어문, 함수
- 라이브러리를 이용한 자료처리 및 시각화
- 인공지능 응용 (신경망)
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박혁로 |
24시간
(8주, 주당 3시간) |
공통
(2과목 필수,
48시간) |
기계학습입문 |
- 기계학습 기초 이론
- 지도학습
- 비지도학습
- 모델평가
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양형정 |
24시간
(4주, 주당 6시간) |
2018.12.17 |
| 심층학습 |
- 인공신경망과 학습
- CNN , RNN , MLP 등 심층신경망
- 심층학습 최신이론 및 응용 사례
|
김수형 |
24시간
(4주, 주당 6시간) |
심화/응용
(1과목 선택,
24시간) |
자연어 처리 및 실습 |
- 자연어처리 소개
- 통계적 자연어처리
- 심층학습 기반 자연언어
- 분석 기법
- 자연언어 처리 응용
|
박혁로 |
24시간
(4주, 주당 6시간) |
2018.12.17 |
심화/응용
(1과목 선택,
24시간) |
영상처리 및 실습 |
- 영상처리 소개
- 영상변환과 공간 필터링
- 주파수 영역 처리
- 이미지 복원
- 색상 이미지 처리
- 형태적 이미지 처리
- 이미지 분할
- Wavelet
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이귀상 |
24시간
(4주, 주당 6시간) |
2018.12.17 |
심화/응용
(1과목 선택,
24시간) |
음성인식 및 실습 |
- 음성인식 개괄
- 음성 신호 발생 모델 및 분석
- 음석 인식의 고전적 방법
- 심층학습과 음성 인식
- 심층학습 기반 음소인식
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김진영 |
24시간
(4주, 주당 6시간) |
2018.12.17 |
- 모든 교과목은 온라인으로 운영
- 공통과정에 해당하는 과목은 순차적 수강을 하도록 하며, 심화/응용 과정으로 개설된 과목의 경우 중복 수강 가능
- 각 차시는 동영상 (약 25분 소요) 및 학습요소 (보충자료) 로 구성
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