인공지능에 대한 기본 개념을 이해하고 인공지능 교육을 위한 도구와 방법 등을 학습한다.

AI 시대의 교육적 환경과 교육적 경험을 제공하기 위한 다양한 교육방법에 대한 이해와 적용, 교수설계, 학습 테크놀로지 탐색과 활용 등을 학습한다.

초·중등 학생을 위한 교육용 AI 프로그래밍에 대한 이론을 학습하고 실습을 수행한다.

AI활용 융복합 교육과정을 설계하고 관련 수업을 위한 교재 개발 프로젝트를 수행한다.

문제기반의 융합교육 사례를 조사 분석하고 실제 수업에서 활용할 문제 기반의 융합교육 프로그램을 설계하고 이슈를 논의해 본다.

오늘날 인공지능의 발전은 우리의 삶에 많은 편리함을 제공하고 있으나 다양한 분야에서 활용되고 있는 인공지능이 인간의 존엄성 훼손하거나 윤리를 침범하지 않을까에 대한 논란이 일고 있다. AI 윤리 과목에서는 인공지능의 발달과 더불어 인간이 갖추어야 할 적절한 행동과 사고방식 및 사회적 이슈에 대해 다룬다.

인간 학습에서 교수 공학과정을 이해하고, 이를 바탕으로 AI에 기반한 융합교육 교수 학습 설계 방법을 이해한다.

현존하는 AI의 주요 기술을 이해하고, 이를 바탕으로 수학, 과학 교과 분야에서 AI에 기반한 융합 교육을 설계하는 능력을 형성한다.

현존하는 AI의 주요 기술을 이해하고, 이를 바탕으로 인문 사회 교과 분야에서 AI에 기반한 융합 교육을 설계하는 능력을 형성한다.

현존하는 AI의 주요 기술을 이해하고, 이를 바탕으로 예체능 등 교과 분야에서 AI에 기반한 융합 교육을 설계하는 능력을 형성한다.

놀이와 게임으로 컴퓨팅 사고력과 문제해결역량을 함양하는 unplugged 방식의 AI 교육방법 등 다양한 사례에 대해 토론하고 학습한다.

기계학습에 대한 기본 개념과 활용방법에 대한 기초지식을 학습하고 실습한다.

본 강의는 데이터과학 분야의 문제 해결을 위한 기초 교과목으로 주어진 문제의 분석, 자료구조의 설계, 알고리즘 개발, 구현 기술 등을 다룬다.

인공지능과 데이터 과학에서 핵심이 되는 확률적 모델링, 추론, 통계학적 기계학습에 대해 학습한다.

AI를 위한 빅 데이터 처리를 위한 심화 수학 개념 및 알고리듬 설계 방법을 이해하고, 이를 활용한 교육 설계 능력을 형성한다.

이미지 형성, 기본 템플릿 클래스, 픽셀 처리, 이미지 분류 및 장면 이해 등 컴퓨터 비전에 대한 기본적인 내용을 다룬다. 이를 바탕으로 딥러닝 기반의 컴퓨터비전 학습(training) 기술을 배우고 이를 이용하여 실제 문제를 해결하는 데 사용될 수 있는 컴퓨터 비전 기반 응용 프로그램을 개발한다.

 증강현실(AR), 가상현실(VR) 및 인공지능(AI)이 교육적으로 활용되고 있는 실제 사례에 대해 심층적으로 이해하고 융합 교육에서 설계하는 능력을 형성한다.

 IoT 기술을 사용한 데이터 수집과 분석과정을 이해하고, 아두이노를 활용하여 데이터 수집과 콘트롤 등을 실습한다.

Arduino Engineering Basics, 트랜지스터 및 구동 모터, USB 및 직렬 통신, 시프트 레지스터 등 피지컬 컴퓨팅에 대해 강의한다. 최종 적으로는 배운 내용을 토대로 AI교육 프로젝트를 준비하여 발표하는 것을 목표로 한다.

AI 교육과 관련된 프로그래밍 언어를 학습한다.

인터넷이나 실생활 등에서 수집 가능한 데이터를 활용하여 4차산업 혁명 기술을 융합하는 실습 프로젝트를 수행한다.

AI융합교육의 현장 적용을 위한 요구분석을 토대로 실제 수업설계와 수업에 요구되는 자료 개발 등을 수행하고 적용해본다.

AI융합교육을 실제 수행하는 현장사례 연구를 수행한다.

본 과목은 인공지능 분야의 최신 이론과 산업 동향, 그리고 교육에 적용되고 있는 인공지능 기법에 관해 세미나 수업 방식으로 학습한다. 외부 전문가의 초빙을 통해 보다 현실적이고 수준 높은 학습 기회를 제공한다.

본 과목은 인공지능 분야의 최신 이론과 산업 동향, 그리고 교육에 적용되고 있는 인공지능 기법에 관해 세미나 수업 방식으로 학습한다. 외부 전문가의 초빙을 통해 보다 현실적이고 수준 높은 학습 기회를 제공한다.