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Python기반의 AI입문과정
과정소개
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 진행단계평가 | 과제 | 과제 | 과제 | 과제 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | - | - | 25% | 25% | 25% | 25% | - | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | - | - | - | - | - | - | 0점 |
강사소개
- 강사명
- 권두순
- 강사약력
2020. 9-현재 : 서일대학교 소프트웨어공학과 강사
과목명 : 데이터베이스, 데이터베이스응용실습, 데이터통신2020. 9-현재 : 서일대학교 소프트웨어공학과 강사
과목명 : 데이터베이스, 데이터베이스응용실습, 데이터통신2021. 3-현재 : 인하공업전문대학교 컴퓨터시스템과 시간강사
과목명 : SQL활용, 빅데이터(파이썬)2020. 9-현재 : 남서울대학교 복지경영대학원 빅데이터콘텐츠융합학과
과목명 : 빅데이터세상읽기, 빅데이터연구방법론2021. 3 – 현재 : 서울기독대학교 교양대학 시간강사
과목명 : 데이터분석, 빅데이터세상읽기2020. 9 – 2020.12 : 강남대학교 산업데이터사이언스학과 시간강사
과목명 : 데이터통계분석 12020. 9 – 현재 : 인덕대학교 교양학과 시간강사
과목명 : 창의공학설계2019. 9 – 현재 : 명지대학교 융합소프트웨어학과 객원교수
과목명 : 빅데이터기술특론2, 빅데이터디자인특론2019. 9 – 현재 : 숭실원격평생교육원 촬영, 운영교수
과목명 : 전산개론, 소프트웨어공학, 경영통계학2019. 9 – 2019. 12 : 서울디지털대학교 전기전자공학과 강사
과목명 : 전력및에너지시스템의기초2017. 9 - 현재 : 서울신학대학교 영어학과 시간강사
과목명 : MOS(엑셀과 파워포인트)2018. 3 – 2018. 12 : 한신대학교 IT컨텐츠 학과 시간강사
과목명 : 인터넷미디어영상실습, 애니메이션 실습, 동영상실습2018. 3 – 2018.12 : 김영평생교육원 촬영, 운영교수
과목명 : 경영정보시스템2017. 3 – 2018.12 : 현재 에듀업원격평생교육원 촬영, 운영교수
과목명 : 경영통계학2017. 3 – 2018.12 : e-그린원격평생교육원 촬영, 운영교수
과목명 : 경영정보시스템2017. 3 – 현재 : 부천대학교 식품영양과 시간강사
과목명 : 유통관리, 식품유통관리2017. 3 – 현재 : 부천대학교 e-비즈니스과 시간강사
과목명 : e-비즈니스 기획, 경영정보시스템, e-창업론, 유통관리실무, T융합비즈니스전략,기술경영론, 비즈니스프로세스관리, 유통관리
2017. 3 – 현재 : 청운대학교 교양학부 시간강사
과목명 : Design Thinking과 신제품 개발, 창의력 계발, 4차산업혁명과 융합트랜드2016. 12.20 –2017.1.10 : 청운대학교 교양학부 시간강사
과목명 : Design Thinking2016. 11. 18 : 한양여자대학교 듀얼공동훈련센터 강사
과목명 : 문제해결과 아이디어 기획2016. 6. 16~17, 9. 23 : 한양여자대학교 듀얼공동훈련센터 강사
과목명 : 통계프로그램을 활용한 고객 수요조사 분석과정2016. 3-2016. 7 : 서일대학교 인터넷정보과 시간강사
과목명 : 기술경영학개론 , 시스템분석 및 설계2016. 3-2016. 8 : 남서울대학교 복지경영대학원 산업보안학과 시간강사
과목명 : 보안질적연구방법론과 소프트웨어공학2014. 9-2014. 11 : 서일대학교 인터넷정보과 시간강사
과목명 : 시스템 분석 및 설계2014. 9 : ㈜올배움 KISA 자격증 시간강사
과목명 : 사회조사분석사 2급, 직업상담사 2급
| Clip | 강의명 |
|---|---|
| Chapter 1. 인간 지능을 흉내 내는 인공지능 | |
| 1 Clip | 지능이란?/인공지능을 바라보는 관점 |
| 2 Clip | 인공지능의 역사 |
| 3 Clip | 인공지능의 현재와 미래/인공지능 만들기/볼거리 |
| Chapter 2. 파이썬으로 시작하는 인공지능 | |
| 4 Clip | 프로그램 예제/두 가지 프로그래밍 환경-실습 |
| 5 Clip | 프로그램 환경 : 아나콘다/인공지능 프로그래밍 프로젝트: 셈 지능 |
| 6 Clip | 인공지능 프로그래밍 예제 : 인공지능 기자 |
| 7 Clip | 인공지능 프로그래밍 프로젝트: 더 똑똑한 인공지능 기자, 파이썬 기초 |
| Chapter 3. 기계 학습과 인식 | |
| 8 Clip | 기계학습 기초 |
| 9 Clip | 인공지능 제품의 설계와 구현 |
| 10 Clip | 데이터에 대한 이해 |
| 11 Clip | 특징 추출과 표현/필기 숫자 인식 |
| 12 Clip | 성능 측정/인공지능은 어떻게 인식을 하나? |
| Chapter 4. 신경망 기초 | |
| 13 Clip | 인공 신경망의 태동/퍼셉트론의 원리 |
| 14 Clip | 사람의 학습과 신경망의 학습/퍼셉트론 학습 알고리즘 |
| 15 Clip | 현대 기계 학습으로 확장/퍼셉트론 프로그래밍 |
| 16 Clip | 다층 퍼셉트론/오류 역전파 알고리즘 |
| 17 Clip | 다층 퍼셉트론 프로그래밍/하이퍼 매개변수 최적화 |
| Chapter 5. 딥러닝과 텐서플로 | |
| 18 Clip | 딥러닝의 등장/텐서플로 개념 익히기 |
| 19 Clip | 텐서플로 프로그래밍 기초/텐서플로로 다층 퍼셉트론 프로그래밍 |
| 20 Clip | 깊은 다층 퍼셉트론/딥러닝의 학습 전략 |
| 21 Clip | 딥러닝이 사용하는 손실 함수/딥러닝이 사용하는 옵티마이저 |
| 22 Clip | 좋은 프로그래밍 스킬/교차 검증을 이용한 하이퍼 매개 변수 최적화 |
| Chapter 6. 컨볼루션 신경망 과 컴퓨터 비전 | |
| 23 Clip | 컨볼루션 신경망의 동기와 전개/컨볼루션 신경망의 구조와 동작 |
| 24 Clip | 컨볼루션 신경망의 학습/컨볼루션 신경망 프로그래밍 |
| 25 Clip | 컨볼루션 신경망의 시각화/딥러닝의 규제 |
| 26 Clip | 전이 학습/물체 검출 |
| Chapter 7. 생성 모델과 창 작 | |
| 27 Clip | 확률적 생성 모델/오토인코더 |
| 28 Clip | 오토인코더 심화 |
| Chapter 8. 생성 적대 생성망 | |
| 29 Clip | 생성 적대 생성망 |
| Chapter 9. 실무프로젝트 | |
| 30 Clip | 인공지능 프로그래밍 |