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알기쉬운확률통계
( Introduction to Probability and Statistics )
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이 강의에서는 인공 지능 영역에 자주 사용되는 기본 확률 및 통계 개념을 소개합니다. 특히, 학생들은 응용 프로그램으로 기계 / 딥 러닝 모델을 만드는 데 유용한 확률과 통계의 입문 부분을 학습 합니다.
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인공지능수학기초
( Artificial Intelligence Early Semester )
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이 강의에서는 인공지능 영역에 자주 사용되는 선형대수의 기본 개념을 소개합니다. 특히, 선형 대수학의 일부 입문 부분은 통계 선형 모형 및 최적화 이론을 이해하는 데 유용합니다.
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재미와취업을다잡는인공지능살펴보기
( Brief Introduction of Artificial Intelligence )
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인공지능에 대한 기본개념과 다양한 활용사례분야를 살펴보고 AI가 우리 일상과 산업에 미치는 영향을 이해한다. 이를 통해 학생들이 인공지능에 대한 이해를 넓히고 진로를 탐색할 수 있다.
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AI해커톤
( AI Hackathon )
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본 과목은 1학년 대상으로 개인의 비전 구축 및 전공능력을 향상 시킬 수 있으며, 다양한 토론 활동을 통하여 논리적으로 문제를 해결 할 수 있는 능력을 배양할 수 있다.
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논리적문제해결
( Logical problem solving )
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본 과목은 문제해결능력 향상을 목적으로 한다. 교육 내용으로는 문제분석 및 해결을 위한 logic tree와 다양한 framework등을 학습한다.
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영상이해
( Image Processing )
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본 강의에서는 Digital Signal Processing의 전반인 이론과 디지털 필터를 포함한 디지털 시스템을 이해한다. 간단한 이미지 및 소리에 대한 디지털 신호처리를 위한 여러 필터, 푸리에 변환의 고속계산 방법 (Fast Fourier Transform)을 학습하고 디지털 신호가 가지는 주요특성을 추출하는 방법에 대해 학습한다.
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인공지능기초와활용
( Foundation and utilization of artificial intelligence )
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인공지능의 역사 기초 지식을 비롯하여 다양한 분야의 활용을 배운다.
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파이썬기초및실습
( Python Programming and Practice )
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이 과목에서는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기본 개념을 이해하고 이를 기반으로 기본적인 파이썬 프로그래밍의 습득을 통해 컴퓨터프로그래밍에 대한 이해와 컴퓨터적 사고능력을 가질 수 있도록 한다.
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