[대학원격교육지원센터] 2021학년도 2학기 한양대학교 HY-LIVE 교과목 안내
- 작성자 김진주
- 작성일 2021-07-13
- 조회수 68
한양대학교에서 수도권역 대학원격교육지원센터 플랫폼(https://lms.smau.or.kr/main)에
전문 대학 공동활용을 위한 “인공지능” 교과목을 운영할 예정이오니, 관심 있으신 분들의 많은 수강바랍니다.
2021-2학기 HY-LIVE "인공지능" 교과목 개설
세부내용 | |||
교과목 개설 | 인공지능 | 학점-강의-실습 | 3-3-0 |
이수 구분 | 일반 교양 | ||
소속 대학 | 한양대학교 | ||
담당 교수 | 류호경 | ||
수강 대상 | 전 학부생 | ||
수강 인원 | 20~30명 | ||
수업일시 | 온라인 수업 + 오프라인 수업으로 수업일정 별도 안내 | ||
수업방식 | Smart-F(Flipped Learning : 온라인 1시간, 오프라인 2시간) 온라인 수업 : 온라인에서 제공되는 e-Learning 콘텐츠를 선수학습 해야 함 오프라인 수업 : 교수자의 홀로그램 강의로 개별 강의실에서 30명 수준으로 진행됨 ※ 코로나19 거리두기 단계에 따라 비대면 학습(실시간 화상강의)로 전환되어 운영될 수 있음 | ||
평가방법 | 개인별 과제 50%, 학습참여도 20%, 중간테스트 15%, 기말시험 15% | ||
수강신청 | 각 대학 학사일정에 따라 자체 진행 (수도권역 센터에서 수도권역 LMS에 수강생 등록 대행 : 추후 상세 안내) | ||
수업시간 | 온라인 수업 시간 및 오프라인 수업시간은 별도 안내 예정 | ||
성적처리 | 최종 성적 등급은 각 대학 기준에 의거하여 실시 |
HY-LIVE 교과목이란?
(Telepresence기반 HY-LIVE 교육) “혁신성장과 성과확산”의 가치를 실현하는 공유교육 모델로서,
텔레프레즌스 기술과 실재감 있는 홀로그램 기술을 활용한 실시간 방식의 한양대학교가 개발한 다자간 원격수업모델 (수도권역 캠퍼스간 실시간 동시 연결)
- _01._2021년_2학기_HY-LIVE_인공지능_교과목개요서(류호경_교수).hwp
-
Flexer Server 1 교과목 개요서 (일반 대학)
과목명
인공지능(artificial intelligence)
운영시기
2021. 2학기
개발
교·강사명
류호경 (RYU HOKYOUNG)
교과목구분
교양 (3학점)
교과목
개요본 교과목은 인간지능 (Human Intelligence)과 인공지능과의 차이, 인간과 컴퓨터의 협업지능, 특히 자신의 학문분야에서 필요로 하는 방법론으로서의 인공지능의 개념, 원리를 이해하고 적용할 수 있도록 학습한다.
주로 다룰 내용으로는 인간 지능 (추론능력)과 컴퓨터 지능 (예측능력)의 차이, 컴퓨터 지능의 구현 원리 및 예제, 지식표상에 대한 방법론에서 시작하여, 자신의 학문분야에서 구현 가능한 수준으로 발전시킬 수 있는 numerical approach인 search과 statistical approach인 machine learning, deep learning에 관한 중요 이론과 이를 통해서 접근 가능한 문제들을 이해해 본다.
인공지능 방법론을 컴퓨터과학적으로 개발하는 것이 아니라, 이를 응용하여야 하는 모든 학과의 재학생들이 자신의 전공 분야에서 어떻게 적용할 수 있을 지를 이해하고, 각 학문 분야에서 인공지능 방법론을 적용할 수 있는 인공지능 문제로 어떻게 변환할 수 있을지 탐구한다.
이를 통해서 인공지능 (Artificial Intelligence)의 가치를 이해하고, 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 의사결정을 이해하여, 개별 학과 재학생들이 자신의 학문분야에서 big data를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다.
평가방법
개인별 과제 50 %
학습참여도 20% (공결규정 및 온라인수강을 포함하여, 총 11회 이상 출석 시에 성적부여가능)
중간테스트 15%,
기말시험 15% (Minimum 60% for ‘Pass’ grade, 개인별 과제에 기반하여 기말시험을 대체할 수 있음)
절대평가이지만, 교수자의 판단에 따라 등급별 비율을 결정할 수 있음.
비고
- 코로나19 거리두기 단계에 따라 비대면 학습(실시간 화상강의)로 전환되어 운영될 수 있음
- 본 과정은 Smart- F(Flipped Learning : 온라인 1시간, 오프라인 2시간)
유형으로 진행됨- 온라인 수업 : 온라인에서 제공되는 e- Learning 콘텐츠를 선수학습 해야 함
(강의실 출석은 하지 않으나 콘텐츠는 수강하여야 출석에 반영됨)- 오프라인 수업 : 교수자의 홀로그램 강의로 개별 강의실에서 40명 수준으로 진행됨
- 학생들의 모든 온라인수업과정은 로그데이터를 기반으로 학습과정을 평가할 수 있음
주차
주차명
상호학습
수업유형
1
인공지능 소개 (Introduction to Artificial Intelligence)
과제 1
Off- Line
(일반 강의실)
2
인공지능의 핵심개념 (Cores of AI)
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
3
인간지능과 인공지능 (Human Intelligence vs. Artificial Intelligence: An cooperative approach)
과제 2
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
4
인공지능의 분류 (Scopes of AI)
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
5
데이터 속성 (Feature selection for AI)
과제 3
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
6
속성을 이용해서 현상을 바라보기 (Problem- solving with features: Classification & Differentiation)
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
7
효용함수와 인공지능 (Utility function dictates search)
과제 4
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
8
중간시험
9
인공지능 문제 정의 (Problem definition)
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
10
문제정의 → 검색을 통한 문제 해결 (Search)
과제 5
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
11
지식기반 인공지능 (Knowledge- based AI)
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
12
확률과 인공지능 (Probability and inference)
과제 6
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
13
데이터를 확률적으로 학습하는 기계 = 인공지능 (Machine learns from data)
과제 7
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
14
지도학습과 비지도학습(Classification & Clustering)
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
15
신경망이론과 딥러닝 (Neural Network & Deep Learning)
과제 8
ON 1+
Off- Line(일반 강의실)
16
기말시험 (과제 평가가 기말시험을 대체할 수 있음)
4. 참고문헌
1) Cognitive Psychology and Its Implications (8th Edition), John Anderson, Worth Publisher
2) Artificial Intelligence : A Modern Approach (3rd Edition), Stuart Russell & Peter Norvig, Pearson Publishers
NOTICE
1) 공결 규정
출석인정사유
인정기간
(공휴일포함)
실시간
화상강의1
병역법에 의한 동원소집 또는 병역판정검사(의무복무기간 제외) 및 질병
해당일
녹화영상 100% 시청시 출석인정
2
의무복무대체소집
(의무복무대체와 관련되는 소집 절차)해당일
녹화영상 100% 시청시 출석인정
3
입원기간 또는 법정전염병으로 인한 격리기간이 3일 이상인 경우
해당기간(최대4주까지 인정하며, 4주 초과시에는 병가휴학실시)
인정
4
조·부모(외가, 처가포함), 형제자매, 배우자 및 자녀의 사망
7일 이내
인정
5
여학생의 생리로 인한 공결
해당 없음
X
6
교직이수자의 교육실습
해당기간
인정
7
체육특기자 대회참가
(소속 대학과 체육부실 허가한 자)
해당기간
인정
8
졸업예정자로서 조기취업
해당기간
인정
9
소속대학장이 불가피한 사유가 있다고 인정하여 허가한 자
해당기간
인정