Lecture

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능의 기본 개념과 응용을 다루는 과목입니다. 탐색 알고리즘, 지식 표현, 추론, 머신러닝 기초를 학습합니다.

딥러닝의 핵심 이론과 실습을 다루는 과목입니다. CNN, RNN, Transformer 등 다양한 신경망 구조와 PyTorch, TensorFlow를 활용한 모델 구현을 학습합니다.

머신러닝의 핵심 알고리즘과 이론을 다루는 과목입니다. 지도학습, 비지도학습, 분류, 회귀, 클러스터링, 모델 평가 기법을 학습합니다.

자연어처리의 이론과 실습을 다루는 과목입니다. 텍스트 전처리, 워드 임베딩, 언어 모델, 딥러닝 기반 NLP 응용을 학습합니다.

컴퓨터비전의 이론과 실습을 다루는 과목입니다. 이미지 처리, 특징 추출, 객체 탐지, 이미지 분할, 딥러닝 기반 시각 인식을 학습합니다.

오디오 신호처리의 이론과 실습을 다루는 과목입니다. 디지털 오디오 기초, 스펙트럼 분석, 음성 인식, 오디오 딥러닝 응용을 학습합니다.

빅데이터 분석의 이론과 실습을 다루는 과목입니다. 데이터 수집, 전처리, 시각화, 통계 분석, 대규모 데이터 머신러닝을 학습합니다.

데이터베이스의 이론과 실습을 다루는 과목입니다. 관계형 데이터베이스 설계, SQL, 정규화, 트랜잭션 관리, NoSQL 데이터베이스를 학습합니다.

웹 프로그래밍의 기초와 실습을 다루는 과목입니다. HTML, CSS, JavaScript 기초와 웹 애플리케이션 개발을 학습합니다.

컴퓨터 프로그래밍의 기초를 다루는 과목입니다. 프로그래밍 기본 개념, 알고리즘, 문제 해결 능력을 학습합니다.

클라우드 컴퓨팅의 이론과 실습을 다루는 과목입니다. 가상화 기술, 클라우드 서비스 모델, 클라우드 플랫폼 활용을 학습합니다.