
본 과정은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 분야에 대한 기초 개념부터 실제 활용 사례까지 종합적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.
학습자는 인공지능의 역사, 머신러닝과 딥러닝 원리, 빅데이터와 알고리즘, 이미지·음성 인식 등 핵심 기술에 대한 이론을 이해하고, 데이터 편향성 및 윤리 문제 등 사회적 관점까지 탐색할 수 있습니다.
| 평가기준 | 진도율 | 최종평가 | 과제 | 총점 |
|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | - | 70% | 30% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | - | - | 80점 |
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 인공지능의 역사 |
| 2차시 | 머신러닝과 딥러닝(1) |
| 3차시 | 머신러닝과 딥러닝(2) |
| 4차시 | 인공지능과 빅데이터 |
| 5차시 | 인공지능의 이미지와 음성 인식 |
| 6차시 | 인공지능의 탐색과 추론 |
| 7차시 | 인공지능과 데이터 학습 |
| 8차시 | 인공지능의 영향력과 데이터 편향성 |
| 9차시 | 인공지능의 감각과 인식 |
| 10차시 | 사물인터넷의 개념 |
| 11차시 | 사물인터넷의 구성 |
| 12차시 | 사물인터넷의 활용 |
| 13차시 | 사물인터넷의 신뢰성 |