- 대학 교육 과정 이해→고교 교과서와 매칭되는 부분 탐색 도움
인공지능은 현재 다양한 분야에 적용되어 발전하고 있다. 이러한 발전 동향에 맞춰 자율주행 기술, IoT, 로봇, 빅데이터 등 특정 세부 분야를 중점으로 커리큘럼이 구성된 학과도 많다.
하지만 인공지능학과는 4차산업혁명의 주요 기술인 인공지능의 상용화가 된지 얼마 안 되어 일반적인 다른 학과들처럼 명확한 커리큘럼이 정해진 것은 아니다. 이런 이유로 대학마다 커리큘럼은 천차만별이다. 대부분의 대학들은 기본적인 컴퓨터공학과의 교육과정에서 인공지능 개발에 필요한 수학, 통계학, 머신러닝/딥러닝, 최적화 이론의 비중을 높여 커리큘럼이 편성되어 있다.
인공지능학과 진학에는 어떤 세특 활동을 하는 것이 도움이 될까?
세특사항은 교과서에 있는 내용을 바탕으로 호기심을 발견하고 추가로 검색을 통해 논문을 탐색해 해결하거나 독서를 통해 호기심을 해결하는 과정을 기록하는 것이다. 아래의 탐구주제 예시 및 탐구주제 확장편을 참고해 나만의 차별화된 학생부를 완성해보자.
▶ 인공지능학과 진학 위한 탐구주제
• 푸리에 해석을 통해 sin과 cos만 가지고 어떻게 주기신호를 만들어내는지 원리에 대해서 발표
• 베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리, 나이브 베이즈는 간단하고 빠르며 효율적인 알고리즘이며, 잡음과 누락 데이터를 잘 처리한다. 나이브 베이즈는 분류기를 만들 수 있는 간단한 기술로써 단일 알고리즘을 통해 훈련이 아닌 일반적인 원칙에 근거한 여러 알고리즘들을 이용하여 훈련된다. 베이즈 정리의 실사례에 대해서 탐구하고 소감문 작성
• 공진주파수와 실제 공진주파수가 일치하는지에 대한 의문을 해결하기 위한 실험 진행을 하고 배운 점에 대해서 소감문 작성
• 정보기술의 현재 시장을 분석하고 미래 시장을 예측하는 자료를 분석해 소감문 작성
• 맥스웰의 방정식에 대해서 알아보고 발표
• 태양광 산업의 저장 방법에 대한 신기술에 대해서 소감문 작성
• '매클로린 급수를 이용한 초월함수를 다항함수로 근사시키기'라는 주제 수업시간 발표
• IoT 기술 현황에 대해서 조사하고 미래 전망 분석하고 발표하기
• 5G가 인공지능 분야에 어떤 변화를 가져올지를 조사하고 발표하기
• C언어, C++언어, Python언어, Java언어 등을 이용해 생활에 편리함을 주는 컴퓨터 프로그램을 만들어 발표하기
• C언어를 기반으로 한 컴퓨터 프로그래밍 언어인 파이썬에 대해서 탐구
• 다양한 해킹 기법을 조사하고 탐구 소감문 작성
• 컴퓨터프로그래밍의 탄생과 에이다 러브에이스에 대해 조사하고 발표하기
• 인공지능을 적용한 암진단기 제조사인 루닛을 비롯해 인공지능을 활용한 각종 첨단기기에 대해서 탐구
▶ 탐구주제 확장예시
대학에서 배우는 교육과정은 학생이 선택한 전공에 따라 고교 교육과정보다 해당 과목을 보다 집중적으로 배우게 된다. 대학의 교육과정을 이해, 사고를 확장하고 고교 교과서와 매칭되는 부분을 찾아 탐색해 보자. 아래 교육과정에서의 키워드를 주제로 탐구활동을 진행할 수 있다. 바로 이것이 전공적합성, 계열적합성, 진로역량에 부합하는 활동이다.
• 인공지능개론 = 인공지능의 정의와 모델에 대한 개념을 시작으로 공학적 관점과 과학적 관점 등 인공지능을 다양한 관점으로 소개한다. 인공지능에 대한 기본 지식 표현과 문제해결방법, 지능형 시스템 개발론, 탐색 방법과 학습 방법 등 인공지능 모델의 전반적인 이론에 대해 학습한다.
ㆍ분산학습시스템 = 학습에 활용되는 근간 데이터 관리 프레임워크 및 기계학습 및 데이터분석 알고리즘 수행 프레임워크에 대해서 학습한다. 빅데이터 플랫폼과 더불어 최근 추세는 클라우드 및 기계학습 플랫폼으로 진화하고 있다. 이와 관련한 기본 지식을 습득하고 실제 프로젝트를 실습한다.
ㆍ빅데이터분석및모델링 = 최근 사회 전 영역에 걸쳐서 화두가 되고 있는 빅데이터 분석을 심층적으로 살펴본다. 디지털 기술의 발달로 자료의 생산, 수집, 처리 과정이 체계화되면서, 우리 주변에 산재되어 있는 다양한 자료를 활용하여 의미있는 결과를 도출해내는 기술은 빅데이터 분석 솔루션의 발달과 함께 매우 중요해지고 있다. 이런 시대 환경의 변화 속에서 본 강의는 빅데이터 분석 방법을 광범위하면서도 체계적으로 이해하기 위해 인문사회과학적 패러다임뿐만 아니라 관련된 다양한 이슈와 기술적 개념을 배우는 기회로 진행될 예정이다.
<에듀진>
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