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오리엔테이션 |  |
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| 1. | |
인공지능이란 무엇인가? | 1. 인공지능의 정의 2. 인공지능의 사례 3. 인공지능의 이해 |  |
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인공지능의 역사 | 1. 인공지능의 흐름 2. 인공지능의 시작과 발전 | |
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인공지능의 이해 | 1. 인공지능의 도전과 한계 2. 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능 | |
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| 2. | |
인공지능의 다양한 응용(1) | 1. 생활속에서의 인공지능 | |
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인공지능의 다양한 응용(2) | 1. 타 학문분야에서의 인공지능 | |
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인공지능과 소프트웨어 | 1. 인공지능과 소프트웨어 2. 인공지능 도우미 3. 인공지능 소프트웨어와 오픈소스 | |
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| 3. | |
인공지능 연구 | 1. 인공지능의 분류 체계 2. 인공지능의 연구분야 | |
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인공지능 시대별 연구 요약과 구현 | 1. 인공지능의 시대별 연구 요약 2. 5개의 인공지능 시스템 | |
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인공지능 테스트 | 1. 앨런 튜링과 인공지능 테스트 2. 인공지능과 일자리 문제 | |
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| 4. | |
인간의 지능과 인공지능의 수학적 이해 | 1. 인간의 두뇌 능력의 근원 2. 인간의 지능과 인공지능 3. 인공지능 탐구를 위한 수학적 바탕 | |
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인공지능의 구현을 위한 프로그래밍 언어와 소프트웨어 | 1. 인공지능 구현을 위한 프로그래밍 언어 2. 인공지능을 위한 하드웨어 3. 인공지능을 위한 소프트웨어 | |
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인공지능과 문제해결 | 1. 인공지능과 문제해결 2. 인공지능 시대의 코딩 | |
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| 5. | |
인공지능의 수준별 분류 | 1. 인공지능의 수준별 분류 2. 약한 인공지능의 선두주자 알파고 | |
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인공지능의 미래와 기술적 특이점 | 1. 강한 인공지능과 중국어 방 논증 2. 인공지능의 미래와 기술적 특이점 | |
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슈퍼 인공지능 시대와 인공지능 윤리강령 | 1. 슈퍼인공지능 시대의 도래와 지능의 폭발 2. 인공지능 윤리 강령 | |
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| 6. | |
인공지능과 4차 산업혁명 | 1. 4차 산업혁명의 시작 2. 인공지능과 4차 산업혁명 3. 지능형 로봇과 인공지능 | |
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3D 프린터와 사물인터넷 | 1. 신기술 입출력 장치 3D 프린터 2. 사물인터넷 | |
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자율자동차와 드론 | 1. 자율자동차와 드론 2. 4차 산업혁명의 미래기술 | |
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| 7. | |
인공지능의 최신 동향(1) | 1. 인공지능의 최신 동향 | |
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인공지능의 최신 동향(2) | 1. 인공지능의 최신 동향 | |
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인공지능의 최신 동향(3) | 1. 인공지능을 활용한 신약개발 동향 | |
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| 8. | |
점검하기 | 1주에서 7주차까지의 내용 점검 | |
| 9. | |
인공지능에서 쓰이는 논리와 추론 | 1. 인공지능에 쓰이는 논리와 추론 2. 인공지능에서의 탐색 기법 | |
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알고리즘과 규칙기반 전문가 시스템 | 1. 인공지능과 알고리즘 2. 규칙기반 전문가 시스템 | |
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인공지능과 관련된 흥미로운 문제들 | 1. 인공지능과 관련된 흥미로운 문제들 | |
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| 10. | |
머신러닝의 개요 | 1. 머신러닝의 개요 | |
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머신러닝의 학습방법 | 1. 머신러닝의 학습방법 | |
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머신러닝의 비지도학습과 강화학습 | 1. 머신러닝의 비지도 학습 2. 강화학습 3. 베이지안 네트워크와 은닉 마르코프 모델 | |
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| 11. | |
신경망의 개요와 초기의 신경망 | 1. 신경망의 개요 2. 초기의 신경망 | |
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다층 퍼셉트론 | 1. 다층 퍼셉트론 | |
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신경망을 이용한 문자인식과 음성인식 | 1. 유전 알고리즘 2. 신경망을 이용한 문자인식과 음성인식 | |
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| 12. | |
딥러닝과 심층신경망 | 1. 딥러닝과 심층신경망 2. 딥러닝과 심층신경망 종류 | |
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딥러닝 심층신경망의 종류 | 1. 딥러닝과 심층신경망 종류 | |
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딥러닝의 활용과 동향 | 1. 딥러닝과 심층신경망 종류 2. 딥러닝의 활용과 동향 | |
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| 13. | |
인공지능에서의 음성인식 | 1. 인공지능에서의 패턴인식 2. 21세기의 황금어장 음성인식 기술 | |
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신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식 | 1. 신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식 | |
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인공지능의 자연어 처리 | 1. 인공지능의 자연어 처리 | |
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| 14. | |
데이터 사이언스 개요 | 1. 데이터 사이언스 개요 | |
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데이터의 수집, 관리, 분석, 보고 | 1. 데이터의 수집, 관리, 분석, 보고 2. 데이터 분석 단계 | |
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빅데이터와 데이터 마이닝 | 1. 빅데이터 2. 데이터 마이닝과 데이터 사이언스의 미래 | |
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| 15. | |
점검하기 | 9주에서 14주차까지의 내용 점검 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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