AI기반의 스마트 사물인터넷
과정소개
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.
학습목표
1. 인공지능과 사물인터넷(IoT) 기술의 기본 개념과 원리를 이해한다.
2. 인공지능이 데이터를 어떻게 활용하고, 빅데이터 및 데이터 편향성 문제를 어떻게 다루는지 설명할 수 있다.
3. 인공지능의 이미지 인식, 음성 인식, 탐색 및 추론, 감각 및 인식 기능의 원리를 설명할 수 있다.
4. 사물인터넷의 구성요소(센서, 디바이스, 네트워크 등)와 활용 서비스를 이해하고 설명할 수 있다.
5. 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능의 융합 활용 사례를 파악하고 설명할 수 있다.
6. 사물인터넷의 보안 취약성과 신뢰성 확보 방안을 이해하고 설명할 수 있다.
2. 인공지능이 데이터를 어떻게 활용하고, 빅데이터 및 데이터 편향성 문제를 어떻게 다루는지 설명할 수 있다.
3. 인공지능의 이미지 인식, 음성 인식, 탐색 및 추론, 감각 및 인식 기능의 원리를 설명할 수 있다.
4. 사물인터넷의 구성요소(센서, 디바이스, 네트워크 등)와 활용 서비스를 이해하고 설명할 수 있다.
5. 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능의 융합 활용 사례를 파악하고 설명할 수 있다.
6. 사물인터넷의 보안 취약성과 신뢰성 확보 방안을 이해하고 설명할 수 있다.
강의목차
| 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 |