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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
커리큘럼
1
인공지능 개발 환경 구성
학습시간: 29분
2
손글씨 인식기(1)
학습시간: 40분
3
손글씨 인식기(2)
학습시간: 38분
4
서비스 흐름 개요
학습시간: 29분
5
장고 웹 프레임워크 이해(개요, MVC)
학습시간: 34분
6
장고 웹 프레임워크 이해 (template)
학습시간: 32분
7
장고 웹 프레임워크 이해 (models.py)
학습시간: 37분
8
이미지 업로드 및 인식 (1)
학습시간: 35분
9
이미지 업로드 및 인식 (2)
학습시간: 35분
10
이미지 인식 결과 확인
학습시간: 27분
11
인식결과 교정의견 등록
학습시간: 30분
12
인공지능 프레임워크 설치
학습시간: 30분
13
인공지능 프레임워크 모델 확인
학습시간: 32분
14
인공지능 모델 활용한 인식결과 확인
학습시간: 32분
15
인공지능 모델 전이학습 개념
학습시간: 28분
16
인공지능 모델 전이학습 구현
학습시간: 37분
교수 소개
김상복
