구분 | 영역 | 과목번호 | 과목명 | 학점 | 시수 | 비고 | |
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기초공통 | 이론 | 91450001 | 인공지능과 학습(人工知能과 學習) | Artificial Intelligence and Learning | 3 | 3 | |
방법 | 91450002 | 기초 통계(基礎 統計)와 빅 데이터 | Basic Statistics and Big data | 3 | 3 | ||
91450003 | 프로그래밍 기초(基礎) | Introductory Programming | 3 | 3 | |||
실제 | 91450004 | AI 학습(學習) 알고리듬 기초(基礎) | Introduㅁctory AI Learning Algorithm | 3 | 3 | ||
91450005 | AI 기반 교수학습 설계(AI 基盤 敎授 學習 設計) | AI based Teaching Design | 3 | 3 | |||
전공선택 | 91450006 | AI기반 융합교육(AI 基盤 融合敎育) | AI based Convergence Education | 3 | 3 | ||
91450007 | 고급 AI 교수 설계(高級 AI 敎授 設計) | Advanced AI Teaching Design | 3 | 3 | |||
91450008 | 고급 데이터 과학(高級 Data 科學) | Advanced Data Science | 3 | 3 | |||
91450009 | AI 기반 문제 해결(AI 基盤 問題 解決) | AI based Problem Solving | 3 | 3 | |||
91450010 | 4차 산업과 융합교육(4次 産業과 融合敎育) | 4th Industry and Convergence Education | 3 | 3 | |||
91450011 | 머신러닝 개발 및 활용(Machine Learning 開發 및 活用) | Development of Machine Learning and Applications | 3 | 3 | |||
현장연구 | 91450012 | AI적용 학습지도 개발(AI適用 學習指導 開發) | AI based Teaching & Learning Design | 3 | 3 | ||
논문지도 | 91450013 | 논문지도Ⅰ(論文指導Ⅰ) | Thesis GuidanceⅠ | 1 | 1 | ||
91450014 | 논문지도Ⅱ(論文指導Ⅱ) | Thesis Guidance II | 1 | 1 | |||
특별연구지도 | 91450015 | 특별연구지도Ⅰ(論文指導Ⅱ) | Special Research Projects I | 1 | 1 | ||
91450016 | 특별연구지도Ⅱ(特別硏究指導Ⅱ) | Special Research Projects II | 1 | 1 |
인간의 학습과정에서 인지적 과정과 인공 지능의 학습 방식을 비교하여 이해하고, 이를 바탕으로 인공지능의 학습 이론을 이해한다.
기초 통계학의 주요 개념을 이해하고, 이를 바탕으로 빅 데이터에 대한 통계적 처리 방법을 이해하여 AI의 학습 데이터 처리 방법 이해를 위한 기초를 형성한다.
파이썬 프로그래밍 언어를 활용하여 프로그래밍을 수행하는 능력을 형성하고, 이를 바탕으로 향후 인공지능 프로그래밍을 수행할 수 있는 기초를 형성한다.
AI의 학습 알고리듬에 대한 기초 이론을 이해하고, 이러한 알고리듬 형성에 기초가 되는 수학적 개념들을 이해한다.
인간 학습에서 교수 공학과정을 이해하고, 이를 바탕으로 AI에 기반한 교수 학습 설계 방법을 이해한다.
현존하는 AI의 주요 기술을 이해하고, 이를 바탕으로 수학, 과학, 인문, 사회, 예체능 등 여러 교과 분야에서 AI에 기반한 융합 교육을 설계하는 능력을 형성한다.
AI를 적용한 교과별 교수학습의 심화 설계 능력을 기르고, 이를 바탕으로 놀이 기반 활동, 영재 교육 등 여러 응용 분야에 대한 활용 방법을 이해한다.
AI를 위한 빅 데이터 처리를 위한 심화 수학 개념 및 알고리듬 설계 방법을 이해하고, 이를 활용한 교육 설계 능력을 형성한다.
로봇의 구조와 작동 방법을 이해하고, AI를 적용한 로봇의 작동 학습 과정과 로봇의 활용 방법에 대한 기초 이해를 형성한다.
4차 산업의 이해를 바탕으로 이에 필요한 현대 사회의 기술과 인재 양성의 양상을 이해하고, 관련된 사회적 제도와 문제 해결, 필요한 교육에 대한 설계 방법을 이해한다.
머신 러닝에 대한 기초 개념을 이해하고, 용도에 따른 머신 러닝 알고리듬을 이해하고 이를 활용하는 방법의 기초를 형성한다.
AI를 활용하여 학제간, 교과간 등 다양한 영역의 융합교육 설계, 4차 산업에 필요한 기술 활용 수업 등에 대한 활용 방법 및 학습 지도 방법 개발을 이해한다.