주차

주차명

차시

차시명

학습내용

1

인공지능 개요

1-1.

인공지능이란 무엇인가?

1-2.

인공지능의 역사 및 응용분야

2

기계학습 개요

2-1.

기계학습의 개요와 결정 트리 Part Ⅰ

2-2.

결정 트리 Part Ⅱ와 기계학습의 구성요소

3

인공신경망

3-1.

Perceptron

3-2.

Artificial neural network

4

모델 성능평가

4-1.

Feature selection, Cross-validation & Confusion matrix

4-2.

F1 score, ROC curve & AUC

5

소셜네트워크 개요

5-1.

소셜네트워크의 정의 및 역사

5-2.

네트워크 종류 및 응용

6

그래프 이론 기초

6-1.

네트워크의 표현방법

6-2.

네트워크 구조 측정방법

7

노드 중심도

7-1.

네트워크의 기하학적 구조

7-2.

네트워크 연결성

8

중간평가

9

컴퓨터비전 개요

9-1.

이미지

9-2.

이미지 프로세싱

10

2D 이미지 프로세싱

10-1.

Mathematical Background

10-2.

Feature Detection

11

3D 컴퓨터비전

11-1.

좌표 변환

11-2.

카메라 캘리브레이션

12

보안 개요

12-1.

암호의 역사

12-2.

자주 쓰이는 연산과 소수의 성질

13

대칭키, 비대칭키 암호

13-1.

대칭키 암호

13-2.

비대칭키 암호

14

암호화 속도 향상 및 보안수준 향상 기법

14-1.

RSA와 관련 향상 개요

14-2.

속도 향상 및 보안수준 향상 기법

15

기말고사