서강대학교인공지능연계전공소개
목차 2 인공지능이란? 인공지능의정의와의미 딥러닝과관계 영화속인공지능 현실속인공지능 적용분야 서강대학교인공지능연계전공 교육목표 이수요건 위원회
인공지능이란?
Dream 4 C3PO and R2D2
AIBO? 5
What is Artificial Intelligence? 6
Artificial Intelligence (1) 7 인간성이나지성을갖춘존재나시스템에의해만들어진지능, 혹은그지능을만들수있는방법론및실현가능성등을연구하는과학분야 - Wikipedia 기계를인간행동의지식에서와같이행동하게만드는것 존매카시 ( 다트머스컨퍼런스, 1956, AI 용어 ) Strong AI 어떤문제를실제로사고하고해결할수있는인공적인지능, 지각력이있고스스로를인식할수있음. Weak AI 진짜지능이나지성을갖추고있지는못하지만, 어떤면에서지능적인행동을보이는시스템. 미리정의된규칙의모음을이용해서지능을흉내냄. (Strong) AI 가가능한지의 ( 철학적 ) 논쟁 지능 의모호성
Artificial Intelligence (2) 8 Turing test 텔레프린터를통한대화에서사람인지기계인지구별가능성여부 언어지능 게임인공지능 체커, 체스프로그램으로시작해서알파고 인공지능발전의척도 역사 1956 년다트머스컨퍼런스이래로 AI 연구의낙관론이퍼지면서미국고등연구계획국 (ARPA) 으로부터엄청난지원을받으며 1974 년까지황금기를구가함. 약속했던결과를보여주지못하자, 1980 년까지첫번째암흑기가찾아옴. 난제해결및새로운난제의등장으로 2~3 차례부침을겪음.
Artificial Neural Networks (1) 9 Machine learning 인간은개와고양이를어떻게구분할까? Learn by examples Artificial neural networks perceptron 실제 neuron 과비슷하게 network 를 modeling Input 의 weighted sum 이 threshold 를넘으면 1 을출력 0
Artificial Neural Networks (2) 10 XOR problem 1 개의 layer 로는학습이불가능 Multi-layer perceptron z k = f m w kj f j=1 n n w ji x i + w j0 + w k0 ( net j = i=1 i=1 w ji x i + w j0 )
Artificial Neural Networks (3) 11 Visual cortex
Deep Learning (1) 12 Training neural networks with many layers How? 학습문제해결 (Hinton), 하드웨어발전 (GPU), 빅데이터 인공지능 (AI) 의해, 2017 (WSJ, Forbes, Fortune) 2014 세계 IT 시장주요예측에포함 (Gartner, Inc.)
Deep Learning (2) 13 인공지능의개발동향 알파고 바둑의경우의수 = 10150 16 만기보데이터 + 하루 3 만번시뮬레이션 -> 기보없이 불가능하다고여긴바둑에서인공지능의승리 알파고가착점하는수에따른승률계산 정보처리를위한빠른프로세서와수많은실제데이터를얻을수있는상황 이전에는불가능했던빅데이터를이용한학습이가능해짐 Machine learning 의발달로인공지능급부상 ( 음성, 영상인식성능의획기적개선 )
딥러닝기술의현재와미래 14 구글의
4 차산업혁명 15
영화속인공지능 (1) 16 터미네이터 (1984) 스카이넷 스페이스오딧세이 (2001) HAL9000 아이언맨 (2008) - 자비스
영화속인공지능 (2) 17 Her(2013) 사만다
현실속인공지능 (1) 18 Amazon Echo
현실속인공지능 (2) 19 SoftBank Pepper
현실속인공지능 (3) 20 Google
적용분야 산업전분야 ( 아래제한되지않음.) 21 스마트디바이스 영상및음성신호처리 가상현실및증강현실 로봇산업 뇌과학및의료 자율주행자동차 빅데이터 게임및미디어아트
서강대학교인공지능연계전공
해외사례 23 Carnegie Mellon Univ. 에서미국첫 AI 학부프로그램신설 교과과정 Math and Statistics Core (6 Courses) Math Foundations of Computer Science (15-151), Differential and Integral Calculus (21-120), Integration and Approximation (21-122), Matrices and Linear Transformations (21-241), Probability Theory for Computer Scientists (36-218), Modern Regression (36-401) Computer Science Core (5 Courses Plus Freshman Immigration Course) Freshman Immigration Course (15-128), Principles of Imperative Computation (15-122), Principles of Functional Programming (15-150), Parallel and Sequential Data Structures and Algorithms (15-210), Introduction to Computer Systems (15-213), Great Theoretical Ideas in Computer Science (15-251) Artificial Intelligence Core (3 Courses Plus Concepts in Artificial Intelligence) Concepts in Artificial Intelligence (Mini, Spring Semester), Introduction to AI Representation and Problem Solving (15-381), Introduction to Machine Learning (10-401) Take one of the following courses: Introduction to Natural Language Processing (11-411), Introduction to Computer Vision (16-385) Ethics Elective (1 Course From the Following) Freshman Seminar: Artificial Intelligence and Humanity (16-161), Ethics and Policy Issues in Computing (17-200), AI, Society and Humanity (80-249) AI Cluster Electives (4 Courses) Take one course from each of the following areas: Decision Making and Robotics Cluster, Machine Learning Cluster, Perception and Language Cluster, Human-AI Interaction Cluster Humanities and Arts (7 Courses) Cognitive Psychology (85-211), Human Information Processing and Artificial Intelligence (85-213), Perception (85-370), Human Memory (85-390), Visual Cognition (85-408), Cognitive Modeling (85-412), Language and Thought (85-421), Learning in Humans and Machines (85-426)
서강대인공지능연계전공 24 인공지능전공학부프로그램을설치하여선도적사례를만들고역량있는인재를양성한다면브랜드화가능 ( 브랜드화 : 서강대 AI 연계전공졸업자는 AI 전문가로서사회적으로인정 ) 교육목표 인공지능기술에집중한교육을통하여급변하는 4 차산업혁명시대를선도할수있는명실상부한인공지능전문가양성 학위명 공학사 ( 인공지능 (AI) 연계전공 ) 홈페이지 : http://ai.sogang.ac.kr
이수요건 (1) 25 총학점 : 36 학점 전공예비 : 전공예비에서두영역별최소 1 과목포함 6 학점이상이수 ( 단, 전공예비는필수로이수해야하나전공학점에는포함되지않음 ) 구분과목명학점비고 전공 예비 COR1009 컴퓨팅사고력 COR1011 컴퓨팅사고력 ( 고급 ) STS2006 미적분학II STS2004 대학수학 3 택 1 3 택 1 ECO2003 경제수리기초
이수요건 (2) 26 전공필수 : 전공필수에서 9 학점이상이수 구분과목명학점비고 전공 필수 CSW2030 자료구조입문 CSE3080 자료구조 3 택1 EEE2108 공학프로그래밍 EEE4177 인공지능 ( 딥러닝 ) 개론 3 신규 인공지능종합설계I 3
이수요건 (3) 27 전공필수선택 : 전공필수선택에서 21 학점이상이수 전공 필수 선택 EEE1002 C언어기초 3 EEE3154 랜덤프로세스 3 CSW3010 알고리즘입문 3 CSW3030 데이터베이스입문 3 신규 빅데이터컴퓨팅 3 신규 머신러닝의기초및프로그래밍 3 EEE2153 신호및시스템 3 EEE4175 디지털신호처리개론 3 EEE4165 디지털영상처리개론 3 CSEG311 대화형사용자인터페이스개론 3 CSEG414 분산프로그래밍 3 MAT4331 산업수학종합설계 3 CSE4185 기초인공지능 3 GITA305 데이터마이닝 3 신규 인공지능종합설계II 3 MAT2110 선형대수학 3 택 7
이수요건 (3) 28 전공선택 : 전공선택영역과전공필수선택영역을포함하여 6 학점이상이수 전공 선택 MAT2410 응용수학I MAT2420 응용수학II EEE2103 고급공학수학I 3 EEE2104 고급공학수학II CSE3006 이산구조 3 STS2011 기초응용소프트웨어프로그래밍 3 CSW4020 정보처리및자연언어처리 3 MATG110 고급선형대수 3 CSW2050 코퍼스언어학 3 CSW3060 빅데이터학 3 CSW3050 언어와통계 3 CSW2020 기초Java언어 3 CSE4152 고급소프트웨어실습I 3 CSE3013 컴퓨터공학설계및실험I 3 신규 웹데이터분석과응용 3 MGT4207 응용경영통계 3 MGT4226 빅데이터와비즈니스인텔리전스 3 신규 융합커뮤니케이션 3 신규 AI기반기술경영및정책 3 택 2
추천이수체계 ( 예시 ) 29 1 학년 2 학년 3 학년 4 학년 1 학기 2 학기 1 학기 2 학기 1 학기 2 학기 1 학기 2 학기 미적분학 I,II, 대학수학, 선형대수학, 경제수리기초 ( 택 1) 고급공학 ( 응용 ) 수학 I 고급공학 ( 응용 ) 수학 II 랜덤프로세스, 통계학 I,II, 계량경제학 I ( 택 1) 산업수학종합설계 융합 C 언어기초, C 프로그래밍, C 언어, C 언어기초 ( 택 1) 자료구조입문, 자료구조, 공학프로그래밍 ( 택 1) 알고리즘입문, 알고리즘설계와분석 ( 택 1) 기초응용소프트웨어프로그래밍 신호및시스템 디지털신호처리개론 인공지능 ( 딥러닝 ) 개론 데이터마이닝 머신러닝의기초및프로그래밍 데이터베이스입문 / 시스템 빅데이터컴퓨팅 인공지능종합설계 I 인공지능종합설계 II 학부연구생최소 2 학기 전공필수 : 빨간색 전공필수선택 : 파란색 전공선택 : 검정색
위원회구성 30 주임교수 : 박형민교수 ( 전자공학 ) 부주임교수 : 김진화교수 ( 경영학 ), 박운상교수 ( 컴퓨터공학 ) 위원 : 주임교수 1 명, 부주임교수 2 명, 김종락교수 ( 수학 ), 문성욱교수 ( 기술경영전문대학원 ), 정문열교수 ( 영상대학원 )
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