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인공지능 기초
인공지능 기초는 인공지능이 데이터를 바탕으로 어떻게 학습하고 판단하는지 이해하고, 인공지능으로 생활 속 문제를 해결하는 방법을 배우는 과목입니다.
이 과목을 들으면 좋은 학생
- 미래 사회의 기초 소양으로 인공지능이 어떻게 학습하고 판단하는지에 대해 이해하고 싶은 학생
- 인공지능으로 생활 속 문제를 해결하는 경험을 해 보고 싶은 학생
- 인공지능이 사회와 직업에 미치는 영향을 살펴보고, 관심 분야와 연결하여 진로를 탐색해 보고 싶은 학생
주요 학습 내용
- 인공지능의 이해
- 인공지능과 학습
- 인공지능의 사회적 영향
- 인공지능 프로젝트
- 인공지능의 원리와 지능 에이전트의 역할을 사례로 이해하기
- 탐색과 추론의 개념과 사례를 이해하기
- 문제를 상태, 조건, 목표로 구조화하여 인공지능의 해결 방식과 연결해 보기
- 기계학습으로 해결할 문제 정의, 데이터 수집·전처리하기
- 문제에 맞는 기계학습 유형과 모델을 선택해 학습하기
- 모델의 결과를 평가하고 개선 방향 탐색하기
- 인공지능이 사회와 직업 세계에 미치는 변화 탐색하기
- 인공지능 윤리 쟁점을 분석하고 바람직한 활용 기준 성찰하기
주제 탐구 활동
AI 추천 시스템의 편향성 분석과 공정한 추천 기준 제안
- 유튜브·쇼핑·뉴스 추천 시스템을 살펴보고, 검색 기록이나 이용 방식에 따라 추천 결과가 어떻게 달라지는지 비교하기
- 검색 기록, 구매 이력 등 영향을 주는 데이터와 편향 요소 정리하기
- 공정한 추천 기준과 개선 방안 카드뉴스나 발표자료 작성하기
동작 이미지 데이터를 활용한 자세 분류 모델 구현과 피드백 제안
- 스쿼트, 점프슛 등 자세 이미지 데이터를 수집하고 유형별로 분류하기
- 티처블머신 등을 통해 자세 분류 모델을 학습·테스트하기
- 분석 결과를 바탕으로 자세 교정 및 피드백 발표하기
관련 학과
인문·사회· 경영 계열예술·체육 계열
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