교과목명(국/영문)

데이터 마이닝 특론Advanced Data Mining

강의개요

강의목표

• ● 데이터 분석과 이를 통한 의사 결정에 있어 중요한 기술들인 기계 학습과 데이터 마이닝의 핵심 기법들을 소개한다. ● 주요 내용은 데이터웨어하우스, 연관 규칙과 상관 분석, 분류 및 예측, 클러스터링, 차원 축소, 베이지안 접근 등이다. ● This lecture introduces the core techniques in machine learning and data mining, which are important technologies for both data analysis and decision making and supports.● The main contents includes data warehouse, association rules and correlation analysis, classification and prediction, clustering, dimension reduction, Bayesian approach, and so on.

교과목명(국/영문)

데이터베이스 시스템 특론Advanced Database System

강의개요

강의목표

• ● 데이터베이스 기초 과정에서 배운 이론을 기초로 하여 최근 빅데이터 분야에서 이슈가 되는 데이터베이스 시스템 및 응용에 관한 연구/개발 이론, 사례조사, 동향을 연구한다.● 특히, GenBank, NDB 등의 생물학 데이터베이스들과 같이 과학기술 분야에서 최근 많이 활용되는 데이터베이스들의 사용법과 이를 기반으로 한 응용 연구/서비스 개발 능력을 습득한다. ● Based on the theories learned in the basic database course, R&D theories, case studies, and trends on database systems and applications that have recently become issues in the field of big data are studied.● In particular, we learn how to use databases that are widely used in science and technology, such as biological databases like GenBank and NDB, and learn the ability to develop applied research/services based on them.

교과목명(국/영문)

빅데이터 특론Advanced Big Data

강의개요

강의목표

• ● 정형 또는 비정형 빅데이터에 대한 수집, 정제, 분석, 시각화 기술을 습득 후, 다양한 분야의 실무 빅데이터를 활용한 응용 실습을 통해 빅데이터 실무 능력을 습득한다.● 또한, 분산/병렬 처리 중심의 데이터 처리 시스템과 지속적으로 유입되는 데이터를 처리하기 위한 스트림 데이터 처리 시스템 기술에 관하여 소개하고 이를 이용한 데이터 분석 방안에 대해 소개한다. ● This lecture deals with techniques of acquisition, pre-processing, analysis, and visualization for structured or unstructured big data, and studies practical skills through application practice using big data in various fields.● In addition, we learn distributed/parallel processing and streaming data processing technologies for continuously inflowing data, and its applications to big data analysis.

교과목명(국/영문)

연구데이터 중심 딥러닝 특론Advanced Deep Learning with Research Data

강의개요

강의목표

• ● 과학기술 분야에서 활용되는 텍스트, 이미지, 영상 등의 데이터를 기반으로 한 인공신경망 기반의 딥러닝 기술 활용 능력을 습득한다.● 특히, RNN과 transformer, CNN, GAN, 심층강화 학습 등을 활용한 과학기술 분야 딥러닝 응용 연구/서비스 개발 능력을 습득한다. ● Students acquire the ability to use deep learning technology based on various data such as text, images, and videos used in the field of science and technology.● In particular, we learn the ability to develop deep learning applications by using various deep learning techniques like RNN, transformer, CNN, GAN, and deep reinforcement learning.

교과목명(국/영문)

응용 AI 1: 연구 데이터 분석Applied AI 1: Research Data Analysis

강의개요

강의목표

• ● 연구데이터 특히 대용량 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하고, 분석하기 위한 기반 기술들에 대하여 소개한다. 주요 내용으로는 텍스트 데이터 처리 및 분석을 위한 사전 처리, 품사 분석 기법, 빈도분석, 텍스트 분류, RNN, 트랜스포머 등 AI 기반 자연어 처리 기술이다. ● 또한, 한글 텍스트를 처리하기 위한 방법도 같이 학습한다. ● This lecture introduces basic technologies for effective processing and analysis of big text data. The main contents are AI-based natural language processing technologies such as pre-processing, part-of-speech analysis, frequency analysis, text classification, RNN, and transformer.● Also, we learn how to process Korean text.

교과목명(국/영문)

응용 AI 2 : 멀티미디어 데이터 분석Applied AI 2: Multimedia Data Analysis

강의개요

강의목표

• ● 최신 AI 기술을 기반으로 한 멀티미디어 데이터 처리 기술에 대하여 소개한다. ● 주요 내용으로는 멀티미디어(이미지/음성/동영상) 데이터 처리, CNN 이론 및 최신 CNN 모델, 이미지 분류, 이미지 검색, 객체 검출, 시맨틱 분할, 이미지 캡션, 이미지 생성(GAN, Style transfer 등), 데이터 증식, 전이학습, multi-modal learning 등을 포함한다. ● This lecture introduces multimedia data processing techniques based on the latest AI methods.● Main contents include multimedia (image/voice/video) data processing, CNN theory and the latest CNN model, image classification, image search, object detection, semantic segmentation, image captioning, image generation (GAN, style transfer, etc.), and data augmentatioon, transfer learning, multi-modal learning, etc.

교과목명(국/영문)

응용 AI 3: 사회현안 문제 해결Applied AI 3: Solution of Social Issues

강의개요

강의목표

• ● KISTI 연구 현장 중심으로 활용 가능한 최신의 인공지능 기술을 소개한다. ● 사회현안 문제나 국가적 재난사례(예:감염병, 탄소절감 등) 분석을 중심으로 활용 가능한 최신의 인공 지능 기술을 소개하고 이에 대한 문제 해결을 목표로 한다. ● This lecture introduces the latest artificial intelligence technologies focused on KISTI research sites.● Main contents include the introduction of the latest artificial intelligence technologies specialized for analyzing and solving social problems or national disaster cases (eg, infectious diseases, carbon reduction, etc.).

교과목명(국/영문)

인공지능 특론Advanced Artificial Intelligence

강의개요

강의목표

• ● AI/ML 이해를 위한 전산수학, 결정트리, 분류, 베이지안, SVM, PCA, 행렬 인수분해, 랜덤 포레스트, 앙상블 등 AI/ML의 핵심 기법들을 소개한다. ● 특히, 국가 과학기술정보 및 연구데이터를 기반으로 한 AI/ML의 연구/개발 이론, 사례조사, 동향을 연구하고, 실무에서 사용되는 과학기술 데이터 기반 응용 연구/서비스 개발 능력을 습득한다. ● This lecture introcudes computational mathematics for understanding AI/ML, decision tree, classification, Bayesian, SVM, PCA, matrix factorization, random forest, ensemble, and other core techniques of AI/ML are introduced.● In particular, we study theories, case studies, and trends in AI/ML R&D based on national science and technology information and research data, and intend to acquire the ability to develop applied AI research/services based on the science and technology data used in practice.