[기초] 새우깡처럼 쉽게 먹는 인공지능기초_남상우·김세헌 튜터

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강좌 소개

본 강좌는 인공지능을 처음 접하는 학우들을 위해 AI의 기본 개념을 실생활 사례와 쉬운 용어로 설명하는 입문 강좌입니다.
머신러닝의 지도학습, 비지도학습, 강화학습을 직관적으로 비교하며 인공지능의 전체적인 흐름을 이해할 수 있도록 돕고, 다양한 산업과 연구 분야에서의 활용 사례를 통해 각자의 관심 분야와 AI를 연결해볼 수 있도록 구성되었습니다.
이를 통해 수강자들이 AI에 대한 부담을 낮추고, 이후 실습 강좌나 관련 프로젝트로 자연스럽게 확장할 수 있는 기초를 다지는 것을 목표로 합니다.

수강 대상

인공지능 초심자와 인공지능기초 수강자

강좌 목차

주차		주차
1	인공지능이란?	인공지능의 정의와 역사, 실생활 속 AI 사례
1	인공지능이란?	약한 AI vs 강한 AI, 인공지능의 발전방향
2	머신러닝	머신러닝 개요, 머신러닝의 종류 소개
2	머신러닝	머신러닝이 작동하는 방식과 핵심 개념 정리
3	Supervised Learning	선형 회귀 개념 및 예측 문제 해결 사례
3	Supervised Learning	분류 문제 해결과 대표 알고리즘 소개
4	Unsupervised Learning	클러스터링 개념, K-means 등 알고리즘 소개
4	Unsupervised Learning	상관관계 분석 개념과 활용 사례
5	Reinforcement Learning	강화학습 기초 개념, 에이전트와 보상 구조 설명
5	Reinforcement Learning	강화학습의 대표적 응용 사례
6	인공지능 활용	금융, 마케팅 등 실제 산업 적용 사례 소개
6	인공지능 활용	의료, 바이오 분야에서 AI의 가능성과 한계

튜터

김세헌

POSTECH 산업경영공학과 22학번

남상우

POSTECH 생명과학과 23학번