| 파이썬기초및실습 (Python Programming and Practice) |
이 과목에서는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기본 개념을 이해하고 이를 기반으로 기본적인 파이썬 프로그래밍의 습득을 통해 컴퓨터프로그래밍에 대한 이해와 컴퓨터적 사고능력을 가질 수 있도록 한다. |
| 확률통계개론 (Introduction to Probability and Statistics) |
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. |
| 논리적문제해결 (Logical problem solving) |
본 과목은 문제해결능력 향상을 목적으로 한다. 교육 내용으로는 문제분석 및 해결을 위한 logic tree와 다양한 framework등을 학습한다. |
| 영상이해 (Image Processing) |
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. |
| 인공지능기초와활용 (Foundation and utilization of artificial intelligence) |
인공지능의 역사 기초 지식을 비롯하여 다양한 분야의 활용을 배운다. |
| 인공지능수학기초 (Artificial Intelligence Early Semester) |
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. |
