전공소개
전공소개
인공지능빅데이터융합교육
전공교과목 개요
AI와 빅데이터 활용을 위한 확률과 수리통계(Probability and Mathematical Statistics for Artificial Intelligence and Big Data)
본 강좌에서 학생들은 인공지능과 빅데이터를 이해하기 위해 필수적인 확률 및 수리통계학의 기초 지식을 학습하고, 이 지식이 어떻게 인공지능과 빅데이터 분석에 적용되는지를 살펴본다.
AI와 빅데이터 이해를 위한 기초수학(Basic Math for AI and Big Data)
본 강좌에서 학생들은 행렬과 데이터, 기초 미분적분학, 확률통계 등과 같은 인공지능과 빅데이터를 이해하기 위한 필수 수학 개념과 이론을 학습한다.
AI와빅데이터이해를위한CAS계산기수학(CAS Calculator Math for AI and Big Data)
본 강좌에서 학생들은 행렬과 데이터, 기초 미분적분학, 확률통계 등과 같은 인공지능과 빅데이터를 이해하기 위한 필수 수학 개념과 이론을 CAS(Computer Algebra Systems) 계산기 프로그래밍으로 학습하여 머신러닝에 대한 이해를 높인다.
AI융합교육의이론과실제(AI Convergence Education: Theory & Practice)
본 강좌는 딥러닝 프레임워크를 이용하여 영상인식, 기계번역, 바둑 게임 구현 등과 같은 다양한 응용들을 구현한다.
AI융합교육을 위한 코딩과 프로그래밍 심화(Advanced AI Programming)
본 강좌는 CNN, RNN 등의 신경망 모델을 학습하여 구현하고, Keras, 텐서플로우 등의 딥러닝 프레임워크를 실습한다.
AI와 컴퓨팅사고(AI and Computationa Thinking)
본 강좌에서 학생들은 문제 분해, 패턴 매칭, 추상화 등의 컴퓨팅 사고의 주요 개념을 학습하고 파이썬 언어를 이용하여 실습한다.
AI교육 플랫폼 이해(Understanding of AI Platform)
본 강좌에서 학생들은 스마트 장치, 클라우드, 에지 등의 다양한 AI 플랫폼의 특징과 동작 원리를 학습한다.
AI와 교육용 로봇(AI & educational robot)
본 강좌는 AI 교육에 활용할 수 있는 학습 도구들을 소개하고 오픈소스 기반의 챗봇 구현 실습을 제공한다.
인간과 컴퓨터 상호작용(HCI) (Human-Computer Interaction)
본 강좌는 HCI 모델, 이론, 프레임워크에 대해서 소개하고, 파이썬을 이용한 시각화 프로그래밍 실습을 제공한다.
교육 데이터의 분석과 활용(Educational Data Analysis and its Application)
본 강좌는 교육데이터의 분석 방법에 대한 통계적 이론과 이들 방법을 적용한 데이터 분석 절차에 대해서 다룬다. 특히 최근 교육 분야의 텍스트 데이터 활용의 중요성이 부각되는 점을 고려하여 텍스트 마이닝에 초점을 둔다.
빅데이터와 데이터 마이닝(Big data and data mining)
본 강좌는 대용량 데이터를 다루는 첨단 기술과 데이터의 저장·처리의 기본적인 원리를 파악한다. 이 과정에서 학생들은 데이터를 처리하기 위해 구조화된 질의 언어를 어떻게 사용할 수 있는지 학습하고, 분산 처리 시스템 등 다양한 플랫폼을 이용하여 데이터 처리 방법에 대한 경험을 쌓는다.
머신러닝의활용(Machine Learning and its Application)
본 강좌에서 학생들은 머신러닝의 다양한 방법론과 모형 평가와 선택에 대해 학습하며, 머신러닝을 적용하기 위한 파이썬 프로그래밍 방법을 연습한다.
현장연구과목개요
교육데이터사이언스프로젝트(Data Science Project in Education)
본 강좌는 학교에서 수집되는 실제 데이터를 이용하여 학생들이 프로젝트를 진행하고 이를 공유하는 방식으로 진행된다. 구체적으로 학생들은 교육 데이터를 데이터 사이언스 관점에서 분석한다.
AI융합교육프로젝트(AI Convergence Education Project)
본 강좌는 학교에서 학생들이 프로젝트를 진행하고 이를 공유하는 방식으로 진행된다. 구체적으로 학생들은 융합교육을 현장에 적용하기 위한 캡스톤 프로젝트를 수행한다.
교육머신러닝프로젝트(Machine Learning Project in Education)
본 강좌는 학교에서 수집되는 실제 데이터를 이용하여 학생들이 프로젝트를 진행하고 이를 공유하는 방식으로 진행된다. 구체적으로 학생들은 머신러닝에 기반하여 교육 데이터를 분석한다.