인공지능의이해

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인공지능의 이해 | 교과목코드:CLTR372


강의개요 및 목적

    인공지능이란 인간이 수행하는 다양한 지능적인 행동을 기계로 하여금 수행할 수 있도록 구현하는 방법과,
    그와 관련된 철학적, 이론적 이슈들에 대하여 연구하는 학문이다. 인간이 수행하는 지능적인 행동이란,
    걷거나 보고 말하는 것을 비롯하여 수학적 계산이나 바둑과 같은 게임, 그리고 과거의 정보를 기억하고
    활용하는 것 등 그 형태가 매우 다양하며, 이를 인공적으로 실현하는 방법도 매우 다양하다.
    이 과목에서는 인공지능이 다루는 다양한 주제와 방법론에 대하여 소개한다.
    특히 최신 방법론인 딥러닝과 기계학습에 대하여 알아보고,
    인공지능과 관련된 철학적/사회적/이론적 이슈들에 대하여서도 알아본다.

교재 및 참고문헌

    - 인공지능, 스튜어트러셀, 피터노기 지음, 류광 옮김.

    수강 참고사항

      - 비전공자를 위한 교양과목으로서 컴퓨터학부는 수강제한이 있습니다.
      - 사전 학습이 필요 없으며 수업시간에 배운 내용을 그때 그때 익혀두는 것이 반드시 필요한 과목입니다.
      - 매 수업마다 주어지는 실습문제에는 지난 시간에 배운 내용이 반드시 포함될 수밖에 없으므로 실습시간에
      완전히 익히지 못한 부분은 개인적으로 다음시간이 시작되기 전에 반드시 익혀두어야 합니다.

주별강의내용

    1. - 강의개요: 생활에서 접하는 인공지능(영화, 최신 기술 등) 및 강의에서 다룰 내용 소개
       - 인공지능 연구 분야와 역사
    2. - 들어가기: Watson 소개 (핵심기술: 지식의 표현과 정답의 추론)
       - Watson을 활용한 AI 에이전트/컨시어지 사용
       - 논리와 지식표현
    3. - 규칙에 의한 지식 표현과 추론
       - 관계에 의한 지식 표현 (자연어문장 표현)
       - 온톨로지
    4. - Watson에 사용된 지식표현 기술과 한계점
       - 심화1: 불확실한 지식의 표현 -> 확률, 퍼지
    5. - 들어가기: Deep Blue/알파고 소개 (핵심기술: 탐색)
       - 탐색기법 (미로찾기, 최적탐색, A* 알고리즘)
       - 게임이론 (최대최소, 알파-베타 가지치기)
    6. - 알파고에 사용된 search 기술과 한계점
       - 몬테 카를로 방법 (근사, 추정기법)
    7. - 강화 학습
    8. 중간평가
    9. - 들어가기: Classic AI의 한계 극복
       (핵심기술: 학습 기법, connectionism)
       - 지도 학습과 비지도 학습
       - 머신 러닝 개요
    10. - 신경망
    11. - 딥 러닝
       - 파이썬을 이용한 TensorFlow
    12. - 들어가기: 자율주행 자동차/쳇봇 소개
       (핵심기술: 패턴인식, 자연어처리)
       - 패턴 인식
    13. - 이미지 프로세싱과 시각패턴인식
       - 음성처리 프로세싱과 음성 인식
       - 자연어 처리 (번역기)
    14. - AI와 4차 산업혁명
       - AI관련 기업 (IBM, Google, Naver, Amazon, etc.)
       - AI는 실현 가능한가? (Strong AI & Weak AI)
       - AI와 인류 미래 (Singularity)
       - 감성 지능, 윤리 지능
    15. 기말평가

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