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과정 소개
인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 인공지능 개념과 머신러닝 학습방법, 딥러닝 등을 학습하고 , 인공지능 코드 구현을 위한 도구인 파이썬의 기초 문법과 파이썬 활용방안을 학습하고, 학습정리를 통하여 학습 내용을 다시 한번 정리하고, 문제풀이를 통하여 학습내용을 확인을 진행함으로써 인공지능과 파이썬에 대한 전반적인 이해할 수 있도록 하기 위한 과정 <인공지능 기초>와 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 과정으로 꾸몄습니다. 인공지능의 기초 및 플랫폼 연동구현, 인터페이스 환경구축까지 인공지능서비스 구현까지 가능하도록 구성한 <인공지능 구현>, 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 <인공지능 활용> 과정입니다.
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
인공지능의 개념
학습시간: 32분
2
파이썬 시작하기
학습시간: 28분
3
파이썬 언어의 기본
학습시간: 32분
4
리스트, 튜플, 사전, 집합 자료형의 특징
학습시간: 28분
5
수치형 자료형과 문자열 자료형의 특징
학습시간: 32분
6
리스트, 튜플, 사전 자료형의 활용
학습시간: 26분
7
문자열 자료형의 메소드와 포맷팅
학습시간: 29분
8
파이썬의 조건문
학습시간: 28분
9
파이썬의 반복문
학습시간: 28분
10
파이썬의 파일 입출력
학습시간: 30분
11
파이썬의 함수
학습시간: 27분
12
파이썬 함수의 활용과 람다 함수
학습시간: 26분
13
파이썬의 모듈
학습시간: 27분
14
파이썬의 클래스
학습시간: 31분
15
파이썬 클래스의 활용
학습시간: 30분
16
파이썬의 예외 처리
학습시간: 31분
교수 소개
김상복, 김선용
