정보) 컴퓨터공학과 과목 맛보기 - 3. 인공지능(1)
이번 주에 좀 바빴어서.. 일주일 만에 돌아왔네요
오늘은 '인공지능' 과목입니다.
누가 봐도 요즘 제일 인기 있는 분야죠.
원래라면 2학년에 배우는 다른 과목을 먼저 하고 넘어오려고 했는데
조회수가 잘 나오지 않을까 해서
인공지능 관심 있는 분이 많을 것 같아서 먼저 써봅니다.
원래는 전공핵심 과목이 아니었는데요,
AI 시대에 맞춰서 '기계학습' 과목과 함께 전공코어 과목으로 지정되었습니다.
필자가 이 과목을 수강했던 학기는 2020년(2학년) 2학기, 평점은 A+였습니다.
AI 분야는 하루에도 수많은 논문이 쏟아지는 곳이라서
제가 배운 내용과 지금 가르치는 내용은 꽤 차이가 많을 수 있습니다.
이 점은 감안하여 읽어주시면 감사하겠습니다.
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수업은 크게 이러한 순서로 진행됐습니다.
1. What is AI?
AI에 대해 간단히 알아보는 시간을 가졌습니다.
AI의 정의, 역사, 처리할 수 있는 일, 부정적인 영향까지
전공자가 아니더라도 많이 들어볼 수 있는 내용들을 간단히 짚고 넘어갔습니다.
2. Search & Optimization
인공지능이 어떤 게임을 해결해가는 상황을 가정해 탐색 알고리즘에 대해 설명해주셨습니다.
아무래도 인공지능이 유명해진 계기가 구글 딥마인드에서 만든 '알파고' 아니겠어요?
알파고도 결국 바둑이라는 게임을 플레이하는 인공지능이다 보니까 그러신 것 같습니다.
A*, Mini-Max, Monte Carlo 등의 탐색에 대해 배웠습니다.
3. Knowledge Representation & Logic
대학교에서 흔히 배우는 논리학 수업 내용입니다.
저는 1학년 때 논리학 수업을 들었어서 그냥 그렇구나 하고 넘어갔습니다.
4. Probabilistic Knowledge Representation & Reasoning
강의 이름은 겁나게 긴데 그냥 기본 통계학 지식입니다.
고등학교 확통에 나오는 조건부확률부터 베이즈 정리, 독립 등의 내용에 대해서 배웁니다.
이 또한 대학교 확통 들으면 다 아는 거라서 대충 들었습니다.
5~. Machine Learning
이 이후로는 본격적으로 '기계학습'에 대해 배웁니다.
'기계학습' 과목이 엄연히 따로 존재하기 때문에 구현까지는 하지 않고
어떤 알고리즘인가 간단히 공부만 해보는 정도로 수업을 진행합니다.
기계학습의 정의, 종류(지도, 비지도 등), 알고리즘의 종류와 그에 대한 설명 등에 대해 듣습니다.
역전파(Back Propagation), 과적합(Overfitting),
Vanishing Gradient 등의 기계학습에 대한 전반적인 기초 지식과
CNN, RNN, GAN 등의 알고리즘에 대해 배웁니다.
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인공지능에 대한 내용은 구글에 더 자세하게 나와있기 때문에
설명을 하기보다는 그냥 어떤 걸 배우는지 나열해봤습니다.
과제에 어떤 게 나왔는지 2편으로 이어가겠습니다.
제가 적은 글 (클릭하면 연결)
3. 컴퓨터공학과 과목 맛보기 - 2. 시스템프로그래밍(1)
4. 컴퓨터공학과 과목 맛보기 - 2. 시스템프로그래밍(2)
(현재 글) 5. 컴퓨터공학과 과목 맛보기 - 3. 인공지능(1)
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