[강의소개]
  • 인공지능 분야의 핵심 기법인 인공신경망(딥러닝 포함), 퍼지, 진화연산(기본적인 내용만 다룸)을 주로 다룸
  • 최근 각광을 받고 있는 딥러닝에 대한 기초적인 내용 설명
    • CNN (Convolutional Neural Networks)
    • RNN (Recurrent Neural Networks)
    • GAN (Generative Adversarial Networks)
[인공지능(대학원)]
[강의노트]
[성적확인]
[과목 게시판]
[과제]

번호

과제내용

비고

#1


다음을 수행한 후 한글 혹은 워드 파일로 정리하여 제출하시오.

  • 자신이 관심있는 분야(예, 게임, 의료, 금융, 제조, 서비스, 로봇, 자율주행, 교육, 보안, 국방, 디자인, 음악, 작곡, 생체인식, 음성인식, 얼굴인식, 물체인식 등)에서 인공지능 기술이 어떻게 개발되어 활용되고 있으며 미래 전망이 어떤지를 인터넷이나 책 등 관련자료를 참고하여 조사하시오.

과제는 웹으로만 제출

아래아 한글 혹은 MS word 파일로 제출

#2


최근 DNN(Deep Neural Networks)를 이용한 실제적인 응용이 봇물처럼 쏟아지고 있으며 그 응용분야를 무한확장 중이다. 또한 구글, 페이스북, IBM 등은 자사가 개발한 인공지능 툴을 오픈소스화하여 소스를 공개하고 있으며 전 세계 수 많은 개발자들은 이러한 오픈소스 딥러닝 툴을 사용하여 다양한 분야에 접목하고 있다. 이러한 상황에 맞추어 인터넷 상에 공개된 오픈소스 중에서 하나를 선택하고 해당 오픈소스를 실제 문제에 응용하여 문제를 해결한 예를 찾아서 해당 실험과 동일한 결과가 나오는지 소스를 이용하여 검증하시오. (2014년에 탄생한 GAN(Generative Adversarial Networks), 특히 DCGAN(Deep Convolutional GAN) 오픈소스로 과제 수행하는 것 권장)

  • 오픈 소스 예
    • 구글 : 텐서플로우
    • 마이크로소프트 : CNTK
    • 스탠포드 대학교 : Caffe
    • PyTorch : PyTorch
    • 그외 인터넷에 공개된 딥러닝 오픈소스들

  • 주의사항
    1. 해당 응용이 제대로 동작하는지 실제로 수행시켜 확인해야 함
    2. 동작확인을 위해 실제로 수행시킨 결과화면을 캡쳐해서 보고서에 포함해야 함
    3. 직접 프로그램을 작성하는 것이 아니고 프로그램 소스를 얻어서 똑같이 수행해 보는 것임

  • 과제 포함해야 할 항목
    • 사용 오픈소스 관련 정보: 사이트 URL 포함
    • 조사한 응용 관련 정보: 사이트 URL 포함
    • 해당 오픈소스 설치 정보
    • 해당 응용 실행 정보 (응용 소스 포함)
    • 실행 결과 화면
    • 실행 결과 설명 및 분석
    • 과제 중 발생한 문제 및 후기