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K-MOOC 묶음강좌_인공지능의 기초 (2018)


모집기간 : 2019-09-01 ~ 2020-02-29
학습기간 : 2019-09-01 ~ 2020-02-29
  • 강좌 정보 및 소개

    강좌 개요

     

    인공지능은 사람의 지능과 인지기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 인공지능의 근원적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리 증명, 게임 이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 컴퓨터비전, 자연어처리 등의 분야에 대해 살펴본다.

     

    II. 강의 구성

     

    주차 

    학습목표

    학습내용

    1주차 

    인공지능의 개념, 인공지능의 발전과 역사에 대해 설명할 수 있다.

    인공지능개요

    2주차

    인공지능이 문제를 정의하는 방법, 관련 문제를 해결하기 위한 전략을 설명할 수 있다.

    인공지능 문제해결 및 탐색전략

    3주차

    여러 기초적인 문제 해결 전략에 대해 설명할 수 있다.

    알고리즘그래프 탐색

    4주차

    여러 심화적인 문제 해결 전략에 대해 설명할 수 있다.

    심화 탐색 알고리즘

    5주차

    인공지능의 한 분야인 강화학습을 설명할 수 있다.

    강화학습과 마르코프 알고리즘

    6주차

    상호 의존적인 의사결정에 관한 이론인 게임이론에 대해 설명할 수 있다.

    게임이론

    7주차

    인간의 언어를 기계적으로 분석해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 자연어 처리에 대해 설명할 수 있다.

    자연어 처리

    8주차

    기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 비전에 대해 설명할 수 있다.

    컴퓨터 비전

  • 교수진 소개

    김건희 

     

    • 학력:

    한국과학기술원 기계공학 학사 (1999)

    한국과학기술원 기계공학 석사 (2001)

    카네기멜론대학교 The Robotics Institute 석사 (2008)

    카네기멜론대학교 Computer Science Department 박사 (2013)

     

    • 주요경력:

    2001 – 2006: 연구원, 한국과학기술연구원 지능로봇연구센터 

    2005 – 2006: Visiting Researcher, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University 

    2008: Intel/CMU Summer Fellow, Intel Research 

    2008 – 2009: Research Intern, Honda Research Institute 

    2009: Visiting Student, CSAIL, MIT 

    2011: Visiting Student, Computer Science Department, Stanford University 

    2013 – 2014: Disney Research, Postdoctoral Researcher 

    2015 – 현재: 조교수, 서울대학교 컴퓨터공학부 

     

    • 연구분야:

    Computer Vision, Machine Learning, Multimedia data mining, Storytelling with big visual data

     

  • 강좌코드 : 2019_80_C_2018_K-MOOC_01_2019_2
  • 과정 : K-MOOC 묶음강좌_인공지능의 기초
  • 주수 : 9
  • 수강가능수 : 100000
  • 학점 : 0
  • 언어 : 한국어 (ko)
  • 태그 : 김건희, 인공지능의 기초, 인공지능, 묶음강좌
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