대구대학교
AI학과

과목명(영문)

AI응용수학 (AI Applied Mathematics)

개요

본 교과목은 기계학습 특히 딥러닝의 핵심인 신경망을 이해하는 데 필수적인 수학기초이론들을 다룬다. 따라서 본 교과목은 AI학부 전공교과목들을 위한 가장 기초가 되는 교과목이다. 본 교과목을 이수한 학생은 신경망에 대한 수학적인 표현과 동작 원리를 이해할 수 있다.

This course deals with the basic mathematical theories essential to understanding neural networks, which are the core of machine learning, especially deep learning. Therefore, this course is the most basic course for AI undergraduate major courses. Students who have completed this course can understand mathematical expressions and operation principles of neural networks.

과목명(영문)

프로그래밍입문(Introduction to Comuter Programming)

개요

본 교과목은 프로그래밍 입문 학생을 대상으로 컴퓨터의 동작 방식을 이해하고, 프로그래밍을 위한 절차적 사고와 설계 능력 배양을 목표로 한다. 이를 위해 다양한 실세계의 문제를 컴퓨터를 이용하여 어떻게 해결할 것인가에 대해 일반적인 원칙과 이론을 학습하고, 효과적이고 효율적인 프로그램을 개발하기 위한 방법을 학습한다.

본 교과목에서 다루는 내용은 다음과 같다.

- 프로그램의 설계 방식과 설계 표기법 학습

- 순차 수행, 조건 수행, 반복 수행 알고리즘 학습 및 실습

- 정수, 실수, 문자 등을 메모리에 저장하기 위한 단순 저장소 선언 및 활용

- 단순 저장소를 조합한 복합 저장소의 설계 및 활용

- 문제 분석 및 모듈 설계법 학습

This course introduces the basic programming principles and concepts to the students without prior knowledge on computer programming. It covers program design methodology, design notation, program structure and flow, variable declaration, problem analysis and modular design.

과목명(영문)

크리에이티브디자인(Creative Design)

개요

본 교과는 학생들이 창의적 사고와 IT 기술을 활용하여, 전공관련과제를 계획하고 수행하며 완수하는 과정을 내용으로 한다. 창의적인 문제해결 능력과 기초적인 공학 설계 능력을 증진하며, 팀별로 문제를 해결토록 하여 창의력, 협동심, 자기표현 능력을 갖추도록 한다. 학생들은 다수의 팀별로 나뉘어져, 교수의 지도아래 과제를 진행하게 되며, 다양한 현실적인 문제를 공학적 접근방법으로 해결할 수 있는 기본 자질을 갖추도록 한다.

Students carry out engineering projects using computing knowledge and IT techniques with their creative thinking in this course. They learn creative problem-solving skills and basic engineering design skills and obtain creativity, collaboration, and personal expression skill with a teamwork education. All of the procedures from project planning to report writing are included. Students are grouped in teams with different topics, and professors supervise the progress of each project. As engineers, they will be trained in the basic skills with their creative engineering design approach.

과목명(영문)

확률및통계( Probability and Statistics)

개요

본 교과목은 데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 확률과 통계의 기ch 지식을 습득한다. 확률의 강의내용은 표본공간과 사건의 정의, 조건부확률, 베이시안 정리, 랜덤변수, 기대치, 모멘트, CDF/PDF, 다중랜덤변수를 포함한다. 통계의 강의내용은 서술적 통계와 추론적 통계를 소개하고 대표값, 산포도, 표본화 이론, 추정이론, 가설검증을 다룬다.

This course acquires the basic knowledge of probability and statistics to create new value using data. The lecture contents of probability include sample space and event definition, conditional probability, Bayesian theorem, random variable, expectation, moment, CDF/PDF, and multiple random variable. The lecture contents of statistics introduce descriptive statistics and inferential statistics, and deal with representative values, scatter plots, sampling theory, estimation theory, and hypothesis testing.

과목명(영문)

파이썬프로그래밍( Python Programming)

개요

본 교과목은 인공지능 및 컴퓨터 분야 뿐만 아니라 다양한 분야에서 그 활용도가 매우 높은 프로그래밍 언어인 파이썬을 활용한 프로그램 개발 역량을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서 파이썬 기본 문법, 클래스와 객체, 그리고 대표적인 라이브러리 모듈을 살펴보고 수강생들이 이를 활용하여 다양한 종류의 응용을 개발 할 수 있도록 안내한다.

Python is utilized in many areas as well as artificial intelligence and computer engineering. This course aims at building Python programming ability. To achieve this goal, covering basic Python syntax, class and object, and popular library modules, it guides the students to develop vaious Python applications.

과목명(영문)

데이터과학개론( Introduction to Data Science)

개요

이 강좌는 실세계의 문제를 해결하고자 할 때 필수적으로 요구되는 대용량 데이터의 분석을 다루는 입문과목이다. 이 강좌에서 다루는 주제는 데이터를 효율적으로 분석하는 데 필요한 데이터 정제, 벡터 연산, 시각화에 주안점을 둔다. 각각의 주제에 대해서는 이론적 설명과 함께 넘파이(Numpy), 판다스(Pandas), 매트플롯라이브(Matplotlib) 등과 같은 파이썬 라이브러리를 활용한 실습을 통해 데이터 분석 작업에 대한 실무능력도 배양한다.

This class aims at building theoretic and technical understanding of large-scale data analyses which are essential for solving real world problems. Subject focused in this class includes data preprocessing, vector operations, and data visualization. Along with lectures that cover theoretic aspects for each subject, practical experiment will be conducted by students. Experiments will be conducted by using Python libraries such as Numpy, Pandas, and Matplotlib for enhancing technical skills demanded in realistic work environments.

과목명(영문)

머신러닝(Machine Learning)

개요

머신런닝 또는 기계학습은 일련의 학습 데이터를 수학적 알고리즘에 기반을 둔 컴퓨터 프로그램을 통하여 학습하고 이를 기반으로 예측하는 학문이다. 즉, 데이터의 분류와 군집 능력을 갖춘 기계(컴퓨터)는 인간처럼 사고하고 판단하는 능력을 갖게된다. 본 교과목에서는 회귀분석, 최대우도추정, 주성분분석법, 선형판별법, 가우시안 혼합모델, 베이즈 분류법, 신경망 회로, 클러스터링 기법 등의 교사학습과 비교사 학습을 다룬다.

Machine learning is a study in which a series of data is learned through a computer program based on mathematical algorithms and prediction is carried out based on the learning data. A machine (computer) can think like a human being after learning classification and clustering abilities. In this course, we cover supervised/unsupervised learning methods such as regression analysis, maximum likelihood estimation, principal component analysis, linear discriminant analysis, Gaussian mixture modeling, Bayesian classification, neural networks, and clustering algorithms.

과목명(영문)

시스템프로그래밍(System Programming)

개요

운영체제에 대한 기초적인 이론을 바탕으로 실제 운영체제가 사용자 혹은 응용프로그램과 어떤 형태의 인터페이스를 갖는지, 하드웨어를 어떻게 관리하는지에 대해 유닉스 시스템을 통해 알아본다. 이를 위해 유닉스 시스템의 내부구조를 이해하고 여러 가지 명령어들의 사용법을 익힌다. 또한, 쉘 프로그램과 시스템 프로그램을 직접 작성해 보고 다양한 네트워크 기능들을 익힘으로써 유닉스 혹은 유닉스와 유사한 직무 및 산업 현장에서 필요로하는 국가직무능력표준(NCS)에 기반한 정보능력 및 기술능력을 기른다.

This course is an introduction to organization of computer systems, system software, and assembly language programming. Students will study the general features of assembly language and design and implement the assembler(including macro processor) and linker through this course. This course introduces an overview of the operating system to understand the mechanism of computer systems.

과목명(영문)

강화학습(Reinforcement Learning)

개요

강화학습은 머신러닝의 한 분야로, 환경과의 상호작용 및 행동의 결과를 통해 스스로 학습하는 방식이다. 본 교과목에서는 먼저 MDP, 다이내믹 프로그래밍, 몬테카를로 방법 등 고전적인 강화학습 알고리즘에 대해 알아보고, 딥러닝을 이용한 최신 강화학습 기술과 이를 통한 응용 등의 내용으로 이어진다. 산업체의 요구를 교과목에 적용하는 맞춤형 교과과정을 지향하며 개요와 더불어 기본적인 지식과 응용능력을 배양한다.

Reinforcement learning is an area of machine learning that learns itself through the consequences of interaction and behavior with the environment. In this course, we will learn about classical reinforcement learning algorithms such as MDP, dynamic programming, and Monte Carlo method, and then introduce the latest reinforcement learning technology using deep learning and its application. We aim for a customized curriculum that applies industry needs to the curriculum, and develop basic knowledge and application skills along with an outline.

과목명(영문)

딥러닝프레임워크설계(Deep Learning Framework Design)

개요

본 교과목은 딥러닝 알고리즘의 구현을 위한 딥러닝 프레임워크의 설계에 대해 다룬다. 세부적으로 먼저 파이썬 기반의 프레임워크 및 C/C++ 기반의 프레임워크를 알아보고, 다양한 하드웨어 상에서의 프레임워크 설계를 통한 알고리즘 수행 및 로봇/자율주행 응용 등의 내용을 다룬다. 산업체의 요구를 교과목에 적용하는 맞춤형 교과과정을 지향하며 개요와 더불어 기본적인 지식과 응용능력을 배양한다.

This course deals with the design of a deep learning framework for implementing deep learning algorithms. In detail, we will first look at Python-based framework and C/C++-based framework, and cover algorithm execution and robot/autonomous driving application through framework design on various hardware. We aim for a customized curriculum that applies industry needs to the curriculum, and develop basic knowledge and application skills along with an outline.

과목명(영문)

딥러닝프레임워크설계(Deep Learning Framework Design)

개요

본 교과목은 딥러닝 알고리즘의 구현을 위한 딥러닝 프레임워크의 설계에 대해 다룬다. 세부적으로 먼저 파이썬 기반의 프레임워크 및 C/C++ 기반의 프레임워크를 알아보고, 다양한 하드웨어 상에서의 프레임워크 설계를 통한 알고리즘 수행 및 로봇/자율주행 응용 등의 내용을 다룬다. 산업체의 요구를 교과목에 적용하는 맞춤형 교과과정을 지향하며 개요와 더불어 기본적인 지식과 응용능력을 배양한다.

This course deals with the design of a deep learning framework for implementing deep learning algorithms. In detail, we will first look at Python-based framework and C/C++-based framework, and cover algorithm execution and robot/autonomous driving application through framework design on various hardware. We aim for a customized curriculum that applies industry needs to the curriculum, and develop basic knowledge and application skills along with an outline.

과목명(영문)

게임과 가상현실(Game and virtual reality)

개요

가상현실의 기술 및 발전현황을 살펴보고, 컴퓨터비전 기술, 원격현실감, 혼합현실감, 멀티모달 인터페이스 등을 이용한 가상현실형 게임시스템에 대해 학습한다.

This course examines the technology and development status of virtual reality, and learns about virtual reality game systems using computer vision technology, remote reality, mixed reality, and multi-modal interfaces.