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인공지능

(개발변수값) 관련전공 소개 표

관련 전공 영역	학사	산업공학 전공,인공지능 전공,전자공학 전공,정보보호학 전공,컴퓨터공학 전공
	전문학사	자동제어 전공
	교양

인공지능의 기본 개념과 이론, 인공지능의 문제 정의 및 문제 풀이 방법, 기계 학습, 자연어 이해 등을 배워 인공지능 시스템의 원리와 특징을 이해한다. 지식 표현 및 추론, 해 탐색, 게임 놀이, 규칙 기반 모델, 전문가 시스템, 계산 학습 이론, 퍼지 이론과 최근 연구 동향을 살펴본다.

사람이 두뇌를 사용하여 생각을 통해 지능을 키워나간다. 지능은 새로운 이론이나 사실을 배우는 과정으로 이러한 지능의 발달로 인간은 각기 다른 분야에 대해 지식을 넓혀간다. 현대사회의 발달로 인해 컴퓨터에 사람의 지능을 이식시켜 능동적인 처리를 하고자 하는 것이 인공지능임을 이해할 수 있다. 이를 위한 본 교과목의 수업목표는 다음과 같다. ① 인공지능의 탄생과 발달 과정을 통해 앞으로의 인공지능이 나아갈 바를 예측할 수 있다. ② 사람의 두뇌를 사용하여 생각하고 지능을 통해 새로운 상황을 배우는 능력을 통해 지식이 습득되어 불완전한 정보를 갖고도 완전한 결과를 얻을 수 있는 특징을 인공지능에 적용할 수 있다. ③ 사람과 컴퓨터 간의 정보를 공유하는 방식을 체계적으로 다루어 인공지능을 접목할 때 효율성을 높이는 방안을 제시할 수 있다. ④ 전문가 시스템의 특성을 이해하여 인공지능 컴퓨터에 각각 다른 전문가 시스템을 적용하여 다양한 분야에서 멘토링이 가능하도록 설계할 수 있다. ⑤ 사람의 사고를 이해하여 결론에 도달하는 방식을 도입하여 인공 지능 스스로가 불완전한 데이터의 환경 속에서도 빅데이터보다 훨씬 높은 효율을 증가시킴을 이해하여 인공지능의 적용 분야에 대해 생각할 수 있다. ⑥ 모호성은 퍼지 집합론에 항상 존재하고, 퍼지 논리는 이 이론의 일부분일 뿐이며 자데는 퍼지 논리라는 용어를 좀 더 넓은 뜻으로 사용했다는 것을 이해할 수 있다.