□ 세부교육내용 및 일정
○ 강의명: 인공지능 특강(Python기반 Aritificial Intellegence)
○ 강사명: 김봉근
○ 일정: 2021. 2. 1(월) ~ 2. 5(금) 14:00~17:00
○ 장소: 비대면 온라인 강의
○ 교육대상: 전자정보대학 소속 학생 30명 내외
※신청방법
https://cieat.cbnu.ac.kr/clientMain/a/t/main.do
위 링크에 접속하여 로그인 - 우측에 비교과 신청 - 프로그램명에 "인공지능" 검색하여 신청
- 입문을 희망하는 학생(기본적으로 C언어와 같은 프로그래밍은 가능하지만 Python을 조금 알거나 프로그래밍을 해보지 않은 학생 중에서 인공지능 및 기계학습에 대해 공부하고 싶은 학생)
일자 | 시간 | 교육내용 | 담당 | 시간 | 비고 |
2/1 (월) | 14:00~17:00 | Python 기초 - 입출력 - 자료형, 연산자, 제어문 - 함수(내장함수 포함) - 자료형(List와 Dictionary 중심) - 파일입출력과 예외처리 - 객체지향프로그래밍 | 김봉근 | 3 | 환경구축 포함 |
2/2 (화) | 14:00~17:00 | Python 라이브러리 - math - numpy - matplotlib - seaborn | 김봉근 | 3 | |
2/3 (수) | 14:00~17:00 | 인공지능과 머신러닝 - 인공지능과 인식 - 머신러닝 개요 - 퍼셉트론과 신경망 기초 Tensorflow 기초 - Tensorflow의 구조 - Tensor과 자료형 - Operation - Tensorboard | 김봉근 | 3 | |
2/4 (목) | 14:00~17:00 | Deep Learning의 기초 - Perceptron - Neural network의 기초 - 신경망과 학습 - DeltaRule과 Backpropagation Regression - Linear Regression - Logistic Regression | 김봉근 | 3 | |
2/5 (금) | 14:00~17:00 | MNIST와 Deep Learning - MNIST Dataset - NN for XOR - Softmax Classification CNN과 응용 - CNN - Tensorflow로 CNN구현하기 - CNN for MNIST | 김봉근 | 3 | |
합계 | | 15 | | ||