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지능형소프트웨어

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지능형소프트웨어 교과목
구분 내용
인공지능

인공지능 과목에서는 인공지능분야인 지식표현과 추론, 기계학습, 자연어처리, 컴퓨터비전 등을 소개하고 지식표현과 추론 및 기계학습을 구체적으로 소개하여 인공지능의 기본적인 기술을 익히도록 한다. 지식표현과 추론에서 휴리스틱 탐색 알고리즘을 포함하여 서술논리의 지식표현 방식과 추론을 배우며 이를 활용한 응용분야와 도구를 논의한다. 기계학습은 확률기반의 베이지안 네트워크, 신경망, 결정트리 및 다양 분류 알고리즘 등을 배우며 그 응용분야 도구를 익힌다.

기계학습 및 데이터마이닝
본 과목에서는 기계학습 및 데이터마이닝 분야의 이론, 알고리즘과 실제 응용에 대해 배운다. 
데이터 기반 예측 모델링을 위한 지도학습(Supervised learning) 기법들, 패턴 추출, 차원축소, 데이터 표현 등을 위한 비지도학습(unsupervised learning) 기법들에 대해 배우며, 특히 인공신경망과 이에 기반한 CNN, RNN 등 딥러닝 모델 및 최신 응용에 대해 논의한다. 또한 추천시스템, 강화학습, 생성모델 등에 관해서도 소개한다.  
컴퓨터비전

Computer Vision has become ubiquitous in our society, a well-known method for the latest AI society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving cars. Core to many of these applications are visual recognition tasks such as image classification, localization and detection. Recent developments in neural network (aka, "deep learning" approaches have greatly advanced performance of these state-of-the-art visual recognition systems. This course is a deep dive into details of the deep learning architectures with a focus on learning end-to-end models for these tasks, particularly image classification. 

인간 컴퓨터 상호작용

보완중

빅데이터분석

기계학습(머신러닝)은컴퓨터&정보통신공학의핵심분야중하나이며,지속적으로발전하고있다.기계학습은빅데이터분석에서매우중요한역할을하고있으며다양한분야에서활용되고있기때문에빅데이터및기계학습에대한이해는매우중요하다.

본수업의목표는빅데이터&기계학습에대한이론적,실제적활용에대한학습및이해이다.

본수업을통해서수강생은다음과같은결과를얻을수있다.

1.기계학습을위한핵심적으로사용되는언어인python에대해서배운다.

2.다양한지도,비지도기계학습알고리즘에대해서배운다.

3.Python언어기반scikit-learn라이브러리를활용한실습을통해알고리즘의실제적활용에대해서배운다.

4.여러미니프로젝트실습을통해서데이터수집및분석,예측모델개발및활용등기계학습에대한필수적이고실전적인경험을한다.

5.빅데이터&기계학습이적용되고있는다양한사례에대해서이해한다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드컴퓨팅은사용자에게인프라,플랫폼,서비스를탄력적으로제공하는인터넷기반의분산컴퓨팅Paradigm이다.현재대규모사용자를위한서비스들과대규모데이터처리(BigData처리)시스템의아키텍처대부분은클라우드컴퓨팅의이론과기술에기반을두고있다.

본교과목에서는클라우드컴퓨팅의1)기본개념과모델들,2)기반인프라제공기술(클러스터링,가상화,컨테이너,데이터센터,오픈스택),3)인터페이스기술(REST,WS)의이론과실제를학습한다.또한4)Microservice,DevOps및ServerlessArchitecture및5)고성능분산/병렬프레임워크(맵리듀스,하둡,스파크)와빅데이터처리에대해서학습한다.

지능형소프트웨어 특강 I,II

지능형 소프트웨어를 실무에 적용할 때 필요한 컨설팅 내용과 PoC(Poof of Concept) 설계, 구현 사례를 체험하기 위한 것이다. 학생들은 먼저 기존의 인공지능 기술을 비약적으로 발전(퀀텀 점프, Quantum Jump) 시키고, 4차 산업혁명이라는 새로운 국면을 초래한 기술 원리를 이해한다. 이를 위해 실리콘밸리를 포함한 글로벌 기술 트렌드와 시장 사례를 토대로, 기존에는 없었던 새로운 능력을 제공하는 지능형 아키텍처를 학습한다. 그리고 실무에서 지능형 서비스를 체험할 수 있도록 구성되어 있다. 수업에서는, 4차 산업혁명 핵심 신기술들인 클라우드, 빅데이터, 인공지능을 지능형 아키텍처로 연계하여 실제 지능형 서비스로 상용화하는 사례(Usecase)를 살펴보고, PoC로 구현하여 동작하는 모습을 체험할 수 있다.

 

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