- 교과목 개요
인공지능의 개괄적 내용을 관련 분야 교수님들이 team teaching으로 관련 전문분야를 돌아가면서 강의한다 인공지능의 역사, 정의, 응용, 인공지능 프로그래밍, 기계학습, 컴퓨터 비젼, 자연어 처리등을 다룬다
- 교육 목표
인공지능의 기본적 소양과 문제 해결 능력을 길러 향후 Citizen AI Scientist로서 인공지능 연구나 산업체 응용에서 기본적 역할을 수행할 수 있는 능력을 배양한다

인공지능기초I(AIGS101)

* 출석 및 과제 수행
- 간단한 실습 과제 및 퀴즈
- 기말 개별 프로젝트 보고서 제출 (중간고사 주간 : Topic 및 제출 방법 공지)
AI+X 강의내용을 바탕으로, 자신이 관심있는 학과(연구) 분야에 대한 Conceptual Report 제출 (Word 10Pages 분량)

수업 교안 및 참고자료 제공

o 1주차
- 인공지능기초2 수업 소개 - 컴퓨터공학과 이근배 (대표교수)
- 인공지능 기술 구현을 위한 프로그래밍 실습 I - 컴퓨터공학과 윤은영
o 2주차
- 인공지능 기술 구현을 위한 프로그래밍 실습 II – 컴퓨터공학과 윤은영
o 3주차
- 기계학습법과 양자동역학 - 물리학과 지승훈
- 인공지능과 기계공학의 만남 - 기계공학과 이승철
- Mathematics & AI, AI & Mathematics - 수학과 정재훈
o 4주차
- 산업인공지능(Industrial AI)과 산업경영공학 - 산업경영공학과 고영명
- 신소재공학과 인공지능 - 신소재공학과 김세영
- AI 기반 신약 개발 - 생명과학과 이지오
o 5주차
- 인공지능과 사회적 윤리 - 인문사회학부 배 영
- AI+X in Electrical Engineering - 전자전기공학과 이영주
- 제어공학에서 인공지능 응용 - 창의IT융합공학과 한수희
o 6주차
- Machine Learning for Computational Heterogeneous Catalysis - 화학공학과 한정우
- Artificial Intelligence in Molecular Simulations - 화학과 손창윤
o 7주차
- 스마트 시티/환경에 있어서 빅데이터와 AI의 중요성 - 환경공학과 감종훈
- Systems for AI & AI for Systems - 컴퓨터공학과 김광선
o 8주차
- 중간 고사(휴강)
o 9주차
- Natural Language Processing and Applications - 컴퓨터공학과 이근배
o 10주차
- 유사도 학습과 데이터 검색 - 컴퓨터공학과 곽수하
o 11주차
- 시각-언어 상호지능 - 컴퓨터공학과 조민수
o 12주차
- Design AI Introduction - 창의IT융합공학과 박주홍
o 13주차
- 인공지능을 통한 시각 컨텐츠 생성 및 개선 - 컴퓨터공학과 조성현
o 14주차
- 메타 러닝: 학습을 위한 학습 - 컴퓨터공학과 옥정슬
o 15주차
- 3차원 컴퓨터 비전과 기술 동향 - 컴퓨터공학과 박재식
o 16주차
- 기말 고사(휴강)

- 기본 수업 편성된 시간으로 하며, 50분으로의 단축 운영 가능함

* 비대면 수업(녹화 및 실시간 강의)
- 1주 강의개요(실시간)
- 1~2주 프로그래밍 실습(녹화 강의)
- 3~7주 AI+X 13개 강의 (녹화 강의): 13개 강의 중 5개 이상 관심분야 선택 수강 가능
- 9~15주 인공지능 강의(실시간 강의): 수요일 19:00~20:00