교과목명

(영문명)

지능시스템 특강

(Special Lecture on Intelligent Systems)

과목구분

전공

학점(시수)

3

담당학과(부)

소프트웨어공학협동과정

담당교수

엄익채

수강학년

대학원 1,2학년

연락처

062-530-4271

강의실

AI융합대학 402호

E-mail

iceuom@jnu.ac.kr

강의시간

수요일 11,12,13 교시

면담시간

수업 전 1시간

선수과목

-

수업목표

1) 지능시스템 동향 및 필요 기술에 대해 익힌다.

2) 데이터 사이언스와 AI의 요소 기술 및 동향에 대해 익힌다.

3) 지능시스템의 사례인 IIoT와 최근 에너지 시스템에 대해 학습한다.

핵심역량

창의

감성

공동체

합계(%)

80

-

20

100

- 창의역량: 융합역량, 문제발견해결역량, 컴퓨팅사고역량으로 구성

- 공동체역량: 자기설계역량, 시민역량, 글로컬역량으로 구성

수업운영

방법

운영방식

역량증진을 위한 수업방법

혼합수업

(원격+대면)

원격수업

대면수업

강의식

발표 및 토의

문제중심학습

프로젝트

기반학습

플립

러닝

실험 및 실습

기타

(자유기술)

합계(%)

○

70

5

5

10

-

10

-

100

<수업방법 세부 기술>

- 기본적으로 이론식 강의 수업 진행

수업평가

방법

중간고사

기말고사

개별과제

팀과제

수업참여도

출석

기타

(자유기술)

합계(%)

25

25

30

-

10

10

-

100

<수업평가방법 세부 기술>

- 중간고사, 기말고사: 단순 암기식 평가 아닌 문제 해결형 서술식 평가 시행

- 개별 과제: 총 3회 개인 Homework 제출 (10점 × 3회)

- 출석: 2점 감점(결석 1회), 0.5점 감점(지각 1회)

교재 및 참고자료

구분

도서명

저자

출판사

출판년도

주교재

자체 제작

-

-

-

부교재

Practical Industrial Internet of Things

Sravani Bhattacharjee

Packt

2019

참고자료

Analytical Skills for AI and Data Science

Daniel Vaughan

OreIlly

2020

주별 수업계획서

주

학습내용

교수학습전략

자료·과제

기타

주차별

운영방식

(혼합/원격/대면)

수업방법

평가방법

1

과정 개요 및 학습 방향 소개

강의

출석

혼합

2

1장. 지능 시스템 개요

- 정보적 사고, 인공지능

- 정보의 구조화

강의

출석

혼합

3

1장. 지능 시스템 개요

- 자동화 알고리즘

- 지능의 자동화

강의

출석

혼합

4

2장. 데이터 사이언스 이해

- 데이터 사이언스 개요

- 머신러닝 종류와 개념

강의

출석

혼합

5

3장. 인공지능 이해

- 인공지능/딥러닝 개요

- GAN/강화학습의 개념

- 주요 딥러닝 이슈

강의

출석,

실습

과제 (1)

혼합

6

4장. 데이터 사이언스/AI 기술

- 세부 요소기술

- R, 파이썬 사용법

- 응용 분야

강의

출석

혼합

7

중간고사

시험

시험

혼합

8

5장. 지능 시스템 분야 - IIoT

- 주요 기술 및 동향

강의

출석

혼합

9

5장. 지능 시스템 분야 - IIoT

- DataFlow

- Big Data Pipeline, Architecture

강의

출석

혼합

10

5장. 지능 시스템 분야 - IIoT

- 블록체인, 차세대 네트워크

강의

출석,

실습

과제 (2)

혼합

11

6장. 지능 시스템 분야 - 에너지ICT

- 4차 산업혁명과 에너지 ICT

강의

출석,

실습

혼합

12

6장. 지능 시스템 분야 - 에너지ICT

- 에너지혁명 2030과 지능시스템

강의

출석,

실습

혼합

13

6장. 지능 시스템 분야 - 에너지ICT

- 에너지 전환시대 흐름

강의

출석,

실습

혼합

14

7장. 지능 시스템 분야 최근 동향

- 관련 논문 및 동향 토론

강의, 토론

출석,

실습

과제 (3)

혼합

15

기말고사

시험

시험

대면

* 수업일정은 수업 진행상황에 따라 변동될 수 있습니다.

장애학생

학습지원

- 시각장애학생: 강의 파일 제공, 대필 도우미 허락, 강의 녹음 허락 등

- 청각장애학생: 강의 파일 제공, 대필 도우미 허락, 원격강의 지원 허락(수화, 속기) 등

- 지체, 뇌병변장애학생: 강의 파일 제공, 대필 도우미 허락, 강의 녹음 허락 등

기타 필요하다고 인정되는 사항

※ 장애학생의 경우 수업관리 지침 제28조에 의거하여 평가방식을 조정할 수 있음

기타 참고 사항

대면수업: 1주차 수업 15 주차(기말고사) 예정 (COVID관련 상황따라 온라인 대체 가능)

수업교재: 자체 제작 배포, 별도 교재 준비 필요 없음

강의실은 AI융합대학 402호 또는 408호 사용 예정 (대면 수업 시)

전년도 평가(학생 수업평가 결과 및 CQI) 반영