| 과정 소개 |
이 과정은 인공지능(AI)의 발전과 미래 산업지도를 전망하기 위해 데이터와 학습기반의 AI부터 초거대 AI, 생성형 AI, 로봇과 인간의 협업, 인공지능 반도체, 메타버스 등에 이르기까지 다양한 주제를 다루고 있습니다. 이를 통해 인공지능 기술의 기본 원리와 응용 분야, 비즈니스에서의 활용 방법 및 인적 자원의 활용 방안 등을 배우고, 더 나은 성과를 위한 노력과 도전에 대한 이해를 높여드립니다. |
| 학습 대상 |
1. 인공지능에 관심있는 모든 근로자
2. 4차 산업혁명의 변화와 인공지능에 관심을 갖는 임직원 |
| 학습 목표 |
1. 인공지능의 개념을 이해하고 사회에 적용되는 AI기술을 살펴보고 산업 트렌드를 파악할 수 있다.
2. 생성형 AI를 적용하고 있는 현업의 다양한 사례를 확인하여 빅데이터로 인한 AI의 패러다임의 변화를 설명할 수 있다. |
| 교수 소개 |
* 내용 전문가 심선영 <학력> - 고려대학교 컴퓨터학과 (학사 졸업) - 한국과학기술원 경영정보 (석사 졸업) - 한국과학기술원 경영학 (박사 졸업) <경력> - 성신여자대학교 경영학부 교수 - 서울여자대학교 경영학과 전임강사 - 키움닷컴 증권 (정보시스템개발) - 코스콤 (정보시스템개발) <자격증> - 정보처리기사 |
학습내용
| 차시 |
내용 |
| 1차시 |
AI, 어디까지 왔나? |
| 2차시 |
AI로 인한 삶의 변화 |
| 3차시 |
AI와 공존하는 인간의 삶 |
| 4차시 |
빅데이터가 바꾸는 AI 패러다임 |
| 5차시 |
데이터와 학습기반의 AI |
| 6차시 |
강화학습과 전이 학습을 알아보자! |
| 7차시 |
인공신경망, 그것이 궁금하다! |
| 8차시 |
딥러닝의 기본원리는 무엇일까? |
| 9차시 |
빅데이터와 딥러닝, 그리고 그 이후 |
| 10차시 |
이미지를 인식하는 딥러닝 |
| 11차시 |
자연어를 처리하는 딥러닝 |
| 12차시 |
이미지를 생성하는 딥러닝 |
| 13차시 |
생성형 인공지능과 초거대 AI모델 |
| 14차시 |
일상에서 전문영역까지, ChatGPT로 무엇을 할 수 있을까? |
| 15차시 |
창작의 영역은 어떻게 변화할까? |
| 16차시 |
문제해결의 영역은 어떻게 변화할까? |
| 17차시 |
전문영역은 어떻게 변화할까? |
| 18차시 |
생성형 AI, 더 편한 과정과 더 좋은 성과 |
| 19차시 |
초거대 AI를 위한 글로벌 기업들의 도전 |
| 20차시 |
초거대 AI 시장과 한국 기업들의 도전 |
| 21차시 |
초거대 AI, 강인공지능(AGI)이 될 수 있을까? |
| 22차시 |
업무 자동화 기술, RPA |
| 23차시 |
봇과 인간의 협업 |
| 24차시 |
초자동화(HyperAutomation)를 향한 도전, AI-RPA |
| 25차시 |
AI 협동로봇 |
| 26차시 |
초거대 AI와 인공지능 반도체 |
| 27차시 |
생성형 인공지능으로 진화하는 메타버스 |
| 28차시 |
ChatGPT를 비즈니스에 활용해 보자 |
| 29차시 |
인공지능의 비즈니스 활용과 생각해 볼 점 |
| 30차시 |
인공지능 시대의 데이터와 인적자원 활용 |
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평가기준
| 평가항목 |
진도율 |
시험 |
과제 |
진행단계평가 |
수료기준 |
| 평가비율 |
- |
70% |
20% |
10% |
- |
| 수료조건 |
80% 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
60점 이상 |
|
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