1차시 — 인공지능은 무엇이고, 어떻게 학습할까?
인공지능의 의미와 데이터·모델·학습, 지도·비지도·강화학습을 구분합니다.
열기2차시 — 인공신경망과 퍼셉트론 계산하기
가중치·임곗값·활성화함수로 퍼셉트론의 출력 $y$를 계산기로 직접 구합니다.
열기3차시 — 퍼셉트론으로 논리 연산 만들기
OR·AND를 퍼셉트론으로 구현하고, XOR의 한계를 다층 퍼셉트론으로 해결합니다.
열기4차시 — 빅데이터와 인공지능
정형·비정형 데이터, 빅데이터의 5V, 사회 문제 해결 사례와 순서도를 다룹니다.
열기5차시 — 데이터 편향과 단원 정리
데이터 편향성 사례를 살펴보고 Ⅰ단원 내용을 퀴즈로 정리합니다.
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