인공지능개론

01일차 인공지능의 정의와 역사


1.1 인공지능이란?
1.2 인공지능의 역사
1.3 인공지능의 발전 과정
1.4 오늘의 내용 요약
1.5 연습문제



02일차 인공지능의 종류와 적용분야

2.1 약한 AI와 강한 AI
2.2 AI의 주요 적용분야 : 의료, 금융, 제조
2.3 AI의 추가 적용 분야
2.4 오늘의 내용 요약
2.5 연습문제




03일차 인공지능을 이해하기 위한 기초개념


3.1 머신러닝 기초
3.2 딥러닝 기초
3.3 데이터의 중요성
3.4 오늘의 내용 요약
3.5 연습문제




04일차 파이썬과 인공지능


4.1 파이썬 소개 및 설치
4.2 파이썬을 활용한 기초 프로그래밍
4.3 파이썬으로 간단한 AI 모델 만들기
4.4 오늘의 내용 요약
4.5 연습문제




05일차 머신러닝의 기본 개념


5.1 지도 학습 vs 비지도 학습
5.2 머신러닝의 학습 과정
5.3 실습 : 간단한 예측 모델 만들기
5.4 오늘의 내용 요약
5.5 연습문제






06일차 딥러닝의 핵심 개념


6.1 인공 신경망의 구조
6.2 딥러닝의 학습 원리
6.3 신경망 모델의 종류 및 설명
6.4 실습 : 이미지 분류 모델 만들기
6.5 오늘의 내용 요약
6.6 연습문제


07일차 자연어 처리의 기초


7.1 자연어 처리란?
7.2 언어 모델의 기본 원리
7.3 실습 : 텍스트 분석과 감정 분석
7.4 오늘의 내용 요약
7.5 연습문제




08일차 AI 응용 - 일상생활에서의 인공지능


8.1 AI 기반 추천 시스템 : 넷플릭스와 유튜브
8.2 스마트폰에서의 AI 기술(음성 인식, 얼굴 인식)
8.3 오늘의 내용 요약
8.4 연습문제



09일차 비즈니스에서의 인공지능


9.1 AI와 데이터 분석
9.2 AI를 활용한 마케팅과 자동화
9.3 실습 : 간단한 챗봇 구축
9.4 오늘의 내용 요약
9.5 연습문제



10일차 AI 윤리와 사회적 영향


10.1 인공지능의 윤리적 문제
10.2 AI가 사회에 미치는 영향 : 일자리 변화와 직업의 미래
10.3 오늘의 내용 요약
10.4 연습문제


11일차 AI 프로젝트 : 이미지 인식 모델 만들기


11.1 프로젝트 기획
11.2 데이터 준비와 모델 학습
11.3 모델 평가와 결과 분석
11.4 오늘의 내용 요약
11.5 연습문제






12일차 AI 프로젝트 : 이미지 분류 모델 구축


12.1 프로젝트 기획
12.2 이미지 분류 모델의 기본 구조
12.3 실습 : 이미지 데이터를 활용한 분류 모델 구축
12.4 실습 : 이미지 데이터를 활용한 분류 모델 실습
12.5 오늘의 내용 요약
12.6 연습문제


13일차 AI의 미래와 전망


13.1 인공지능 기술의 미래
13.2 미래의 AI 연구 분야
13.3 AI와 인간의 공존
13.4 오늘의 내용 요약
13.5 연습문제

허준 ? 現, 동서울대학교 IT융합학과 겸임교수
? 現, 신안산대학교 컴퓨터정보학과 겸임교수
? 現, (주)지식의 숲 CTO
? 現, (주)캡스텍(SK 자회사) 정보화 및 ICT 융복합 분야 자문위원
? 現, 한국정보통신자격협회(ICQA) 자문위원
? 現, (사)대한전자공학회(IEEK) 컴퓨터소사이어티 학술이사
? 現, (사)인터넷방송통신학회(IIBC) 상임이사
? 現, 한국과학기술대학교 캡스톤디자인 평가위원
? 現, 경기도 인재개발원 빅데이터 특강 강사
? 現, 네트워크관리사 특강 강사
? 前, 경민대학교 정보통신과 교수

저자는 20년 이상 네트워크와 빅데이터 등 ICT 강의 및 실무를 수행하고 있으며,
현재 동서울대학교 정보통신과 겸임교수 및 (주)지식의숲 CTO로 재직 중에 있습니다.