머신러닝특론(Machine Learning Advanced)

딥러닝을 학습하기 이전 단계로 기계 학습 전반에 걸쳐 지식을 습득합니다. 회귀분석, 군집화를 비롯하여 텍스트 분석, 추천 시스템, 강화 학습 등을 다루며 파이썬으로 실습을 수행함으로써 실질적인 구현 능력도 이론과 함께 갖추도록 합니다.

최적화이론(Optimization Theory)

인공지능을 통한 학습, 최적 설계 등 많은 공학문제는 최적화와 연관된다. 본 강좌에서는 Linear programming, Convex 함수의 성질, Convex optimization, Consdivained/unconsdivained optimization, Duality등 최적화와 관련된 지식을 학습한다.

인공지능기초(Fundamentals of Artificial Intelligence)

본 교과목은 4차산업혁명 시대의 기본이 되는 인공지능에 대한 기초 지식을 제공하는 수업이다. 인공지능의 역사를 통해 현재까지의 발전 흐름에 대해 파악을 하며, 전통적인 인공지능 알고리즘과 최신 딥러닝 알고리즘이 어떻게 데이터로부터 정보를 추출하는지에 대한 원리를 배운다. 더 나아가 트리 및 확률 기반 인공지능 알고리즘을 배우고, 강화학습을 기반으로 스스로 발전해가는 인공지능 알고리즘의 원리에 대해 파악한다

고급딥러닝(Advanced deep learning)

본 교과목에서는 딥러닝을 위한 수학적 개념부터 최신 인공지능 알고리즘까지 관련 내용을 소개하고 응용 사례를 다룬다. 선형대수, 다변량 모델링, 그리고 확률/통계 등 기초 수학 개념을 소개하고, 인공지능을 위한 최적화 개념을 함께 다룬다. 딥러닝을 활발하게 사용하고 있는 컴퓨터비전 및 시계열 분석에서 널리 활용되는 학습 방법을 아키텍처를 기준으로 다룬다. 현장의 문제 해결을 위해서 인공지능 기술을 활용한 다양한 활용 사례를 소개하며, 심층 신경망을 구현해본다.

데이터통계분석및응용(Data Statistics Analysis & Application)

본 교과목에서는 데이터 통계분석을 위한 기본 개념, 통계 결과 해석 방법 및 응용 등을 다룬다. 사례 분석 및 실제 연구결과를 중심으로 자료를 분석 및 해석하는 방법을 배우고 실습을 통해 실제로 응용할 수 있도록 한다.

자연어처리를위한딥러닝(Deep Learning for natural language processing)

자연어 처리 기술의 핵심 언어 모델인 BERT와 GPT에 대한 기초 내용을 학습한다. 특히 자연어 처리 분야에서 기술 발전을 이끈 트랜스포머(divansformer), 전이 학습(divansfer learning) 기법에 대해 살펴본다. 자연어 처리의 응용으로 문서 분류, 개체명 인식, 질의 응답, 문장 생성 등을 BERT와 GPT로 수행한다.

자율주행(Autonomous Driving)

Autonomous driving is one of the rapidly advancing fields that has garnered significant attention recently. To achieve autonomous driving, a system must first be capable of perceiving its surrounding environment, interpreting data from sensors, planning a path to follow, and condivolling actuators to reach the target. This course indivoduces the fundamental theories of perception, path planning, condivol theory, and applied machine learning for autonomous vehicles. Every week, students are required to attend lectures and complete extensive hands-on labs. Students should have prior skills in C++/Python programming and be comfortable using the Linux shell and ROS.

인간-인공지능상호작용설계(Human-AI Interaction Design)

본 과목에서는 인간과 인공지능의 상호작용에 대한 연구 동향을 살펴보고, 인공지능과의 상호작용 상황에서의 사용자를 탐구하기 위한 여러 연구 방법론을 익힌다.
본 과목을 통해 학생들은 AI 기술의 기본 개념과 이를 사용자 중심으로 설계하는 방법을 배우게 되고, 체계적이고 과학적인 방식으로 AI 시스템을 설계하고 평가하는 능력을 습득할 수 있다.