< 강의계획 1 - 빅데이터 이해 - 차춘남(경상국립대) >
1. 성적평가 방법 : 상대
2. 성적산출 기준 : 출석(40%) + 과제(20%) + 기말고사(40%)
3. 강의계획서
- 오리엔테이션 시간은 추후 공지(개별문자)
- LMS 동영상 수업의 경우, 강의 시간은 없고 해당 기간안에 수강하면 됨
( 예 : 1주차 수업 수강기간 -> 6월 27일(화) ~ 7월 2일(일) 10:00 이면, 해당 기간안에 수강)
- LMS 동영상 수강기간은 추후 공지
- 오프라인 수업은(Co-Week Academy의 분야별 강좌 중 8개 강좌를 이수하되,
빅데이터 분야의 강좌를 반드시 6개이상 이수해야 함.
2개 강좌는 타 첨단분야 7개(인공지능, 차세대반도체, 미래자동차,바이오헬스,실감미디어, 지능형로봇, 에너지산업) 중에서 선택하여 수강
- 특별강좌도 수강가능하나 2개 강좌 수강 시 1차로 인정
4. 강의내용 - 수강시작 일시 (** LMS 수업일정을 추후 변동될 수 있습니다)
1차시) 오리엔테이션 - 6월 26일(월) - LMS(Zoom)
2차시) 빅데이터의 이해 - 6월 27일(화) - LMS
3차시) 데이터사이언스 업무 역량 - 6월 28일(수) - LMS
4차시) 빅데이터 비즈니스 모델과 가치 - 6월 29일(목) - LMS
5차시) 빅데이터 역할 및 활용 조건 - 6월 30일(금) - LMS
6차시 ~ 10차시) 첨단분야 속의 빅데이터 이해 - 7월 3일(월) ~ 7월7일(금)
- 오프라인(2023 CO-Week Academy, 건국대학교) - 빅데이터 분야 강의 6개 이상
11차시) 비즈니스 애널리틱스와 마케팅, 애널리틱스, 빅데이터 분석 기획의 이해(동영상 1, 2 중 1만 수강) - 7월 10일(월) - LMS
12차시) 추론 통계학, 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝 - 7월 11일(화) - LMS
13차시) 연관분석, 군집분석, 기계학습의 이해 - 7월 12일(수) - LMS
14차시) 데이터 시각화의 개념, 빅데이터 기술 - 7월 13일(목) - LMS
15차시) 기말고사 - 7월14일(금) - LMS
< 강의계획 2 - 인공지능 이해 - 김영일(경상국립대) >
1. 성적평가 방법 : 상대
2. 성적산출 기준 : 출석(40%) + 과제(20%) + 기말고사(40%)
3. 강의계획서
- 오리엔테이션 시간은 추후 공지(개별문자)
- LMS 동영상 수업의 경우, 강의 시간은 없고 해당 기간안에 수강하면 됨
( 예 : 1주차 수업 수강기간 -> 6월 27일(화) ~ 7월 2일(일) 10:00 이면, 해당 기간안에 수강)
- LMS 동영상 수강기간은 추후 공지
- 오프라인 수업은(Co-Week Academy의 분야별 강좌 중 8개 강좌를 이수하되,
빅데이터 분야의 강좌를 반드시 6개이상 이수해야 함.
2개 강좌는 타 첨단분야 7개(인공지능, 차세대반도 체, 미래자동차,바이오헬스,실감미디어, 지능형로봇, 에너지산업) 중에서 선택하여 수강
- 특별강좌도 수강가능하나 2개 강좌 수강 시 1차로 인정 주차
4. 강의내용 - 수강시작 일시 (** LMS 수업일정을 추후 변동될 수 있습니다)
1차시) 오리엔테이션 - 6월 26일(월) - LMS(Zoom)
2차시) 인공지능 개요 - 6월 27일(화) - LMS
3차시) 인공지능 발달사 - 6월 28일(수) - LMS
4차시) 인공지능 동향 - 6월 29일(목) - LMS
5차시) 인공지능과 국가 정책 - 6월 30일(금) - LMS
6차시~10차시) 빅데이터와 인공지능 - 7월 3일(월) ~ - 7월 3일(월) ~ 7월7일(금)
- 오프라인(2023 CO-Week Academy, 건국대학교) - 빅데이터분야 강의 6개 이상
11차시) 인공지능의 진화, 인공지능의 분류 - 7월 10일(월) - LMS
12차시) 인공지능을 위한 요소 기술, 인공지능과 빅데이터 - 7월 11일(화) - LMS
13차시) 인공지능과 4차 산업혁명, 인공지능과 일자리, 윤리, 신뢰성 - 7월 12일(수) - LMS
14차시) 인공지능 모델 개발 기초, 인공지능 모델 구현 - 7월 13일(목) - LMS
15차시) 기말고사 - 7월14일(금) - LMS
