사이언스토크 기계는 어떻게 인공지능이 될 수 있을까?
본문
| 강 사 | 박O재 박사 |
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| 주 제 | 기계는 어떻게 인공지능이 될 수 있을까? |
| 수업개요 | ○ 학습 목표 1. 신경망을 사용하여 기계학습이 이루어지는 원리를 이해한다. 2. 인공지능, 기계학습, 심층학습의 관계를 학습한다. 3. 전통적인 컴퓨터 프로그래밍과 기계학습이 적용된 프로그래밍의 차이를 이해한다. ○ 교육 내용 1. 인공지능(Artificial Intelligence)의 개념 이해 2. 신경망을 사용하여 기계학습(Machine Learning)이 이루어지는 과정 3. 기계학습의 학습방법에 따른 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 이해 4. 인공지능을 소프트웨어에 적용하려고 하는 이유 5. 인공지능의 사례와 각 분야별 인공지능의 활용 ○ 생각해 보기 1. 전통적인 컴퓨터 프로그래밍과 기계학습이 적용된 프로그래밍 방식이 가지는 장단점 2. 각자 인공지능을 적용한 아이디어를 제안 3. AI 시대의 도래에 따른 진학 및 진로 ◯ 토론 주제 1. 인공지능 시대의 미래는 긍정적인가? 부정적인가? 2. 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있다면 어떠한 일이 발생할까? 3. 기계학습의 분류(지도학습, 비지도학습, 강화학습)에 따른 응용에는 어떤 것이 있을까? |
| 예습키워드 | 인공지능(AI), 기계학습(Machine Learning), 신경망(Neural network) |
