| 과정 소개 |
인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정이다. |
| 학습 대상 |
컴퓨터공학 입문자 및 전공/정보통신공학 입문자 및 전공자/컴퓨터공학 산업 종사자 및 관련자 등 |
| 학습 목표 |
인공지능에서 활용되는 문제해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용 가능하는 것을 목표로 함 |
| 교수 소개 |
김상복 |
학습내용
| 차시 |
내용 |
| 1차시 |
인공지능 개발 환경 구성 |
| 2차시 |
손글씨 인식기(1) |
| 3차시 |
손글씨 인식기(2) |
| 4차시 |
서비스 흐름 개요 |
| 5차시 |
장고 웹 프레임워크 이해(개요, MVC) |
| 6차시 |
장고 웹 프레임워크 이해 (template) |
| 7차시 |
장고 웹 프레임워크 이해 (models.py) |
| 8차시 |
이미지 업로드 및 인식 (1) |
| 9차시 |
이미지 업로드 및 인식 (2) |
| 10차시 |
이미지 인식 결과 확인 |
| 11차시 |
인식결과 교정의견 등록 |
| 12차시 |
인공지능 프레임워크 설치 |
| 13차시 |
인공지능 프레임워크 모델 확인 |
| 14차시 |
인공지능 모델 활용한 인식결과 확인 |
| 15차시 |
인공지능 모델 전이학습 개념 |
| 16차시 |
인공지능 모델 전이학습 구현 |
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학습내용
| 차시 |
내용 |
| 1차시 |
인공지능 개발 환경 구성 |
| 2차시 |
손글씨 인식기(1) |
| 3차시 |
손글씨 인식기(2) |
| 4차시 |
서비스 흐름 개요 |
| 5차시 |
장고 웹 프레임워크 이해(개요, MVC) |
| 6차시 |
장고 웹 프레임워크 이해 (template) |
| 7차시 |
장고 웹 프레임워크 이해 (models.py) |
| 8차시 |
이미지 업로드 및 인식 (1) |
| 9차시 |
이미지 업로드 및 인식 (2) |
| 10차시 |
이미지 인식 결과 확인 |
| 11차시 |
인식결과 교정의견 등록 |
| 12차시 |
인공지능 프레임워크 설치 |
| 13차시 |
인공지능 프레임워크 모델 확인 |
| 14차시 |
인공지능 모델 활용한 인식결과 확인 |
| 15차시 |
인공지능 모델 전이학습 개념 |
| 16차시 |
인공지능 모델 전이학습 구현 |
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