• 원전공(X)에 AI코어교육 제공 (AI+X 모델 구현)
• 원전공(X) 영역지식(domain knowledge) 기반 AI융합심화전공 과목 개설
• AI 문해력 (literacy) 및 데이터사이언스 활용 능력을 갖춘 융복합 핵심 인재 양성에 기여

이 강의에서 학생들은 파이썬 언어를 중심으로 컴퓨터 프로그래밍의 기본 개념들을 배운다. 이 강의는 비전공자 학생들을 위해 제공되며, 궁극적으로는 그들이 인공지능 융합 및 응용과 관련된 추가적 교과목들을 수강할 준비를 할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.

이 강의의 목표는 학생들이 인공지능 분야의 중급 과목을 이수할 수 있도록 준비를 돕는 데에 있다. 이 과목에서는 인공지능 분야에서 활용되는 기본적인 자료 구조와 그에 대한 알고리즘을 다룬다.

인공지능 기술의 발달로 인해 세상의 수많은 문제들이 AI 기술로 풀리기 시작하고 있고, AI 기술은 더욱 빠른 속도로 발달되고 다양한 분야에 적용될 것으로 예상된다.
인공지능은 더이상 AI 전문가들만의 영역이 아니고, AI 기술을 다양한 문제에 접목시켜 세상에 존재하는 무수한 문제들을 풀때 그 가치가 더 빛날 것이다.
이 강의에서는 비전공자를 대상으로 인공지능에 대한 광범위한 지식을 공유하고 각 분야의 문제를 풀어나간 성공적인 사례들을 살펴보며, 실제 문제들을 풀어보는 시도를 해보고자 한다.

이 강의에서는 인공지능 시스템을 구현하기 위해 가장 널리 쓰이고 있는 머신러닝과 딥러닝에 대해 설명한다. 머신러닝 및 딥러닝 시스템을 이해하기 위한 딥-피드포워드 네드워크, 최적화 기법, 합성곱(Convolutional) 신경망, Recuurent 신경망, 표현법 학습, 생성모델 등 딥러닝 어플리케이션을 폭넓게 다루어 보고자 한다.

이 강의에서는 데이터사이언스 관련 토픽 중 빅데이터 플랫폼, 기본 수학적지식, 기초 기계학습, 다양한 데이터 분석 및 시각화 기법, 의사결정 방법론 기초 등을 소개한다. 추후 다양한 데이터 분석 강의 수강을 돕는 것을 목표로 한다.

본 강의는 자연어처리에 대한 기본 상식 및 모델 학습 기법부터 초거대 언어모델인 ChatGPT까지 폭넓은 영역을 소개한다. 추후 다양한 실생활 문제에 자연어처리 및 ChatGPT를 활용하는 것을 목표로 한다.