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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 금융 트랙   [학습대상] 금융 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분   [학습목표]     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 6 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 7 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 8 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가?  3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) ICT 및 제조 트랙   [학습대상] ICT 및 제조 분야에 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 빅데이터들을 이용하여 맞춤형 생산전략을 도출하고 싶은 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수   연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 인공신경망 박재우 Multi-layer Perception, 딥러닝의 기초과목 3시간 6 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 마케팅 트랙   [학습대상] 마케팅 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 실제 성과에 기여할 수 있는 새로운 마케팅 프로세스가 필요한 분 분기별 매출 상승률같은 데이터 요약은 할 줄 알지만, 데이터를 바탕으로 이를 증명하거나 발전된 인사이트를 도출하기가 어려운 분 고객의 구매가능성을 예측하는 모델구축을 해보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 5 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 6 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

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연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 의약학 트랙   [학습대상] 의약학 산업으로 취업/이직을 목표로 하시는 분데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분질병에 의한 생존여부에 영향을 미치는 인자를 탐색하는 방법이 궁금하신 분질병과 약품간 연관성에 관한 데이터 분석 방법을 배우고자 하시는 분유병 가능성을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 6 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 금융 트랙   [학습대상] 금융 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분   [학습목표]     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수    [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 2 A/B 검정, 평균 비교, 이벤트 분석 강승호 두 시안의 비교, Change point 탐지 3시간 3 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 4 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 5 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 6 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) ICT 및 제조 트랙   [학습대상] ICT 및 제조 분야에 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 빅데이터들을 이용하여 맞춤형 생산전략을 도출하고 싶은 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 2 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 3 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 5 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 6 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 마케팅 트랙   [학습대상] 마케팅 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 실제 성과에 기여할 수 있는 새로운 마케팅 프로세스가 필요한 분 분기별 매출 상승률같은 데이터 요약은 할 줄 알지만, 데이터를 바탕으로 이를 증명하거나 발전된 인사이트를 도출하기가 어려운 분 고객의 구매가능성을 예측하는 모델구축을 해보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 2 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 3 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(Missing value)처리방안 3시간 5 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 6 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 7 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층 신경망, CNN RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 의약학 트랙   [학습대상] 의약학 산업으로 취업/이직을 목표로 하시는 분데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분질병에 의한 생존여부에 영향을 미치는 인자를 탐색하는 방법이 궁금하신 분질병과 약품간 연관성에 관한 데이터 분석 방법을 배우고자 하시는 분유병 가능성을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 3 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 5 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 6 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr) 2추천시스템임일3 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지2시간4결측치 자료분석임종호현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안3시간5 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간6베이지안 머신러닝박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리4시간8딥러닝박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간    총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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07-01-2022 ~ 08-26-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (기초)   [학습대상] 관련분야의 배경지식이 없는 비전공자   [학습목표] 데이터 수집 및 전처리, 분석, 시각화에서 문제해결 및 의사결정까지 이어지는 프로세스를 경험   [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 내용 강의시간 (실습포함) 1 데이터사이언스 소개 리서치 질문을 분석 목적(분류/예측/군집화)과 엮어서 기업 사례중심 소개 불량률 예측, 고객이탈, 수요예측, 고객 세분화, 추천 알고리즘 등 2시간 2  Python 프로그래밍 Python 소개 및 프로그래밍 실습 데이터 전처리 Python I/O 및 요약통계 4시간 3 탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화 기초 EDA 및 인포그래픽스를 실제 사례를 가지고 소개 Python을 사용하여 결과와 함축적인 의미 위주로 소개 4시간 4 빅데이터 결합 및 응용 국내외 주요 빅데이터 자료 소개, 탐색 및 결합 방법을 소개 4시간 5 웹 크롤링과 텍스트 데이터 시각화 웹 크롤링 소개 네이버에서 특정 단어를 포함하는 웹 페이지의 크롤링 실습 4시간 6 데이터 모델링 입문 원인분석과 같은 해석력 위주의 통계 모형 실제 활용 사례를 중심으로 소개(수학적 작동원리 보다는 직관적 작동원리 중심) 4시간 7 머신러닝 입문 해석력 위주의 머신러닝 모형 강의 실제 활용 사례를 중심으로 소개(수학적 작동원리 보다는 직관적 작동원리 중심) 4시간 8 데이터사이언스 특강 실제 데이터사이언티스트의 경험담 1시간       총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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2

Professor

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Learning Period

06-23-2022 ~ 09-20-2022

Course Introduction

런어스 유료강좌 최초 수강 20%할인  연세대 재학생 및 교직원 30%할인     연세대학교 외국어학당 YonLive수업은 YonLine온라인수업과 Live 수업이 결합된 수업입니다. • YonLive 과정 진행 방식 등록 → 전화 레벨테스트 → 분반결과&진도표 통지 → 온라인 영상 선행 학습 → 라이브 수업 • 전화 문의 : 02-2123-3452  •이메일문의 : kongzi@yonsei.ac.kr • 수강대상 : 중국어회화를 온라인 영상과 라이브 학습을 병행하며 학습하기를 희망하는 학습자 • 온라인 학습기간 : 2022.06.23. ~ 2022.09.20. • 라이브 학습기간 : 2022.07.04. ~ 2022.08.29. • 라이브 수업시간(택1) : 아침반 : 월수 08:00 ~ 09:00  / 오전반 : 월수 10:00 ~ 11:00  .............................오후반 : 월수 12:00 ~ 13:00 / 저녁반 : 화목 20:30 ~ 21:30                        (레벨테스트, 수업시간대 선택 관련하여 등록 후 담당자가 개별 연락)

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Professor

Heejun Park,

Learning Period

06-15-2022 ~ 02-28-2023

Course Introduction

  미래교육원 연세인생학교 시리즈 불확실성 시대의 생존 전략 | 박희준 | 연세대학교 산업공학과 교수 Survival Strategies in the Age of Uncertainty | Yonsei School of Life   플랫폼을 기반으로 전개되는 4차 산업 혁명 시대의 패러다임 변화를 살펴보고, 변화에 대응하기 위한 플랫폼 기반의 비즈니스 모델 혁신 전략을 논의한다. It examines the paradigm shift in the era of the 4th Industrial Revolution, which is developed based on the platform, and discusses platform-based business model innovation strategies to respond to the changes.   1강 : 가치 경영의 도구, 혁신 Innovation, a tool of value management 2강 : 비즈니스 모델 혁신 Business model innovation 3강 : 플랫폼 기반의 혁신 Platform-based innovation 4강 : 플랫폼 기반의 디지털 트랜스포메이션 Digital transformation based on the platform. 5강 : 플랫폼 시대의 생존 전략 3가지 3 Survival Strategies in the Platform Era       [문의] 연세대학교 미래교육원 selene@yonsei.ac.kr    

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8

Professor

Institute of Continuing Education for The Future

Learning Period

06-14-2022 ~ 02-28-2023

Course Introduction

  미래교육원 연세인생학교 시리즈 꽃그림과 함께 힐링하세요, 보태니컬 아트 | 신소영 | 미래교육원 강사 Get healing with flower paintings, Botanical Art | Yonsei School of Life   1강 : 보태니컬 아트 개요 및 재료 소개 Introduction to Botanical Art and Materials 2강 : 보태니컬 아트 기초 Foundation of Botanical Art 3강 : 펜으로 그려보기 Draw with a pen 4강 : 튤립 분해 및 스케치 노트 작성하기 Decomposing Tulips and Creating Sketch Notes 5강 : 튤립 컬러링 및 아트굿즈 Coloring Tulips and Art goods     #보태니컬아트 # 식물세밀화 # 꽃그림   식물세밀화 어렵지 않아요, 꽃그림으로 힐링하세요. 부드럽고 고운 선을 가진 자몽색의 튤립을 분해하고 예쁘게 그려보아요   #신소영작가 #튤립 #botanicalart #tulip   Botanical art is not difficult, healing yourself with flower painting. Botanical art with grapefruit-colored tulips.     [문의] 연세대학교 미래교육원 selene@yonsei.ac.kr  

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8

Professor

IL IM, Min Song, Sang Yup Lee

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 개요] 현재 개설되어 있는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.   [강좌 목적] 데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 딥러닝, 추천시스템, 자연어 처리에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.   [교수자 소개] 연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 이상엽 교수 연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 송민 교수 연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 임일 교수   [상세 커리큘럼] 1과목: 딥러닝   주제명 차시명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1 딥러닝 기본 1-1. 딥러닝 기본 신경망, 오차역전파, 활성화 함수, Optimizers, 과적합문제, 가중치초기화 이상엽 1시간 32분 35초 2 Convolutional Neutral Network 2-1. CNN 소개 CNN, 합성곱 필터, 이미지 데이터 이상엽 1시간 33분 39초 3 CNN:사전학습모형 사용하기 3-1. 사전학습모형 사용하기 사전학습모형, 전이학습, 미세조정 이상엽 1시간 19분 29초 4 Object detection 4-1. Object detection Object detection, SSD 이상엽 52분 53초 5 RNN과 LSTM 소개 5-1. RNN과 LSTM 소개 RNN, LSTM, Bidirectional LSTM, seq2seq, 텍스트 데이터 이상엽 1시간 28분 40초 6 Transformer & Attention 6-1. Attention & Transformer Encoder-decoder attention, Self-attention Transformer 이상엽 1시간 29분 9초   총 콘텐츠 분량 8시간 16분 25초  2과목: 추천시스템   주제명 차시명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1 추천시스템 개요 1-1. 추천시스템이란? 추천 임일 22분 27초 1-2. 협업필터링 기초  CF, CB, KB 21분 11초 1-3. 협업필터링 최적화 neighbor, neighbor size, Item-based, User-based 21분 32초 2 행렬요인화(Matrix factorization: MF) 추천 2-1. MF의 원리 MF 임일 16분 15초 2-2. MF의 구현과 최적화 SGD, Class, Hyper parameter 30분 22초 3 SVD & SVD++ 3.1. SVD와 SVD++   SVD, SVD++ 임일 6분 6초 3.2 SVD++ 구현 SVD++ 5분 49초 4 Binary data 이용 Bianry data로 추천하기 binary data 임일 16분 5 Deep learning을 이용한 추천 Keras로 MF 구현 Keras, encoding 임일 12분 49초 DL로 추천 Layer 임일 28분 31초 6 Hybrid 추천 시스템 Hybrid 추천 hybrid, CF + MF 추천 임일 17분 31초 7 대용량 데이터 처리 Sparse matrix 사용 sparse matrix 임일 10분 42초 8 최근 동향 최근 추천 시스템 동향 - 임일 13분 45초   총 콘텐츠 분량 3시간 43분  3과목: 자연어처리   주제명 차시명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1 한글 전처리 1-1. 문장 구조 분석 구문분석, sentence parsing, constituency parsing, phrase structure grammar 송민 9분 5초 1-2. KoNLPy를 사용한 한글 명사 빈도 계산 Mecab, Komoran, Okt, Kokoma 17분 50초 1-3. 파이썬 wordcloud를 사용한 한글 명사 시각화 lemmatization, stopwords removal 6분 12초 1-4. 코드 실습을 위한 가이드라인 - 15분 52초 2 한글 핵심어 추출 2-1. 한글 핵심어 추출(TextRank) co-word network, centrality 송민 29분 36초 3 토픽 모델링 3-1. 토픽 모델링 소게 LDA, Gibb’s sampling 송민 13분 47초 3-2. LDA 이론적 배경 DMR, 토픽 시계열 분석 21분 41초 3-3. Dirichlet Multinomial Regression(DMR) 시각화 34분 56초 4 한글 감성 분석 4-1. 감성분석 기법 sentiment dictionary 송민 10분 39초 4-2. Sentiment Analysis with Unsupervised Learning deep learning, sentiment analysis 10분 48초 4-3. 사전기반 한글 감성 분석 - 12분 36초 5 기계번역 5-1. 기계번역(Machine Translation) named entity recognition, CRF 송민 15분 18초 5-2. Neural Machine Translation(NMT) Learning, Prediction 43분 14초 6 개체명 인식 6-1. 개체명 인식(Named Entity Recognition) Attention layer, language translation 송민 14분 45초 6-2. Transformer 이전의 딥러닝 기반 개체명 인식 기법 Korean to English translation, English to Korean translation 21분 50초 6-3. BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers) - 18분 45초 6-4. BERT + CRF for NER - 16분 42초         총 콘텐츠 분량 5시간 13분 36초   본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다.    문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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1

Professor

Hochul Kwak, Kim Dong Hwan, Meehyun Chung, Yong Han Chung

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 연세대학교의 기독교 정신에 입각하여 인공지능(AI)을 과학기술적, 현상학적, 사회문화적, 종교적, 윤리적 차원에서 다각도로 조명함으로써 인공지능에 대한 이해증진을 도모하고, 인공지능 시대에 개인과 사회가 나아가야 할 올바른 방향을 모색하고 제시하기 위해 개설된 전문과정입니다.   [강좌 목적] 본 강좌는 연세대학교의 창립이념인 기독교정신에 입각하여 인공지능에 대한 인문학적 이해의 바탕을 마련하고, 인공지능에 관련된 구체적인 개인 및 사회적 이슈들을 도덕적, 윤리적으로 조명함으로써 인공지능을 대하는 세계시민으로서의 올바른 자세와 사회참여의 방향성을 제시할 수 있는 인재양성을 추진하고자 합니다.   [교수자 소개] 김동환 (연세대학교 연합신학대학원 교수) 정미현 (연세대학교 연합신학대학원 교수) 정용한 (연세대학교 연합신학대학원 교수) 곽호철 (연세대학교 연합신학대학원 교수)   [상세 커리큘럼]   주제명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1 오리엔테이션 (기독교와 인공지능의 만남) 기독교, 인공지능 김동환 00:20:37 2 연세정신과 인공지능 연세정신, 기독교대학, 인공지능 정용한 00:15:15 3 인공지능 프로젝트 인공지능, 인간처럼, 인간보다 더, 신처럼 김동환 00:22:55 4 성경을 통해 본 인공지능 인공지능, 인간, 하나님, 형상 정용한 00:18:53 5 인공지능 이슈 자율주행, 윤리적 판단 인공지능, 의료 곽호철 00:31:08 6 인공지능과 젠더 젠터, 차별 계급, 인종, intersectionality  정미현 00:26:25 7 인공지능의 관계성 인공지능, 소통, 관계 형성 김동환 00:24:06 8 인공지능과 사회 인공지능, 노동, 기본소득 곽호철 00:24:05       총 분량 03:03:24   문의 :  연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)            연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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-

Professor

KEE JOON LEE

Learning Period

06-01-2022 ~ 12-31-2022

Course Introduction

[학습목표] 소아, 청소년 및 중장년에 이르기까지 minor tooth movement의 적응증은 많습니다만 무차별적 장치 위주의 접근은 상황을 악화시키기도 합니다. 부분적 치아 이동을 위해 부작용 없이 목표를 달성하는 정밀한 생역학적 분석 및 감별진단을 통해 '쉬워야 하는' 교정증례에서 실패없이 '쉽게' 해결하는 치료 방안을 소개합니다.   [교수자 소개] 연세대학교 치과대학 교정과학교실 이기준 교수   [커리큘럼]       제 목                                    강좌 내용      연 자 Lesson 11 병적인 치아 이동-어떤 치아 이동이 필요한가    이 기 준 Lesson 12 병적인 치아 이동-함입이 필요한 이유 Lesson 13 병적인 치아 이동-장치 디자인에서 중요한 점은 무엇인가? Lesson 14 매복 구치-힘체계 주도 접근법이란? Lesson 15 구치 직립-간단한 증례에서 부작용 없이 치료하기 Lesson 16 구치 직립-중등도 증례에서 단계별 접근법 Lesson 17 구치 직립-심한 증례에서 효율적 접근법 Lesson 18 구치 직립-문제의 해결 Lesson 19 구치 함입-기초와 심화 Lesson 20 구치 조절-창의적 접근법은?   본 강좌는 연세대학교 치과대학에서 주관하고 있습니다. *연세대학교 소속 교직원(인턴, 레지던트 포함)의 경우 직번으로 로그인하신 후 수강신청 하시기 바랍니다.

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30

Professor

Jangsaeng Kim, Meehyun Chung, YOUJOON KIM

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 연세대학교의 기독교정신에 입각하여 국제개발협력과 공적개발원조(ODA)에 대한 이해 증진, 역사 및 최근 이슈, 사회적 가치, 참여 방안 등을 위해 세계시민교육 차원에서 개설된 전문과정입니다.   [강좌 목적]   본 강좌는 연세대학교의 창립이념인 기독교정신에 입각하여 국제개발협력에 대한 이해증진과 사회적 가치, 이에 대한 구체적 내용과 참여방안을 제시하기 위하여 개설되었습니다. 본 강좌를 통해 대학청년에서 중장년에 이르기까지 국제개발협력에 대한 태도 및 인식 변화를 비롯하여 국내외 주요 현안을 이해하고 경쟁력 있는 국제개발협력 인재양성을 지속적으로 추진하고자 합니다.   [교수자 소개] 정미현 (연세대학교 연합신학대학원 교수) 김장생 (연세대학교 인문예술대학 교양교육학부 교수) 김유준 (은진교회 목사, 한신대학교 겸임교수)   [상세 커리큘럼]   주제명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1강 오리엔테이션 기독교, 국제개발협력, 정미현, 김장생, 김유준 정미현 00:21:38 2강 연세정신과 국제개발협력 연세정신, 기독교대학 지속가능개발, SDGs, 정의, 평화, 창조질서 정미현 00:24:43 3강 국제개발협력과 ODA (1) 지구촌, 빈곤, 양극화 ODA, 유상/무상원조 김유준 00:26:10 4강 국제개발협력과 ODA (2) 주체, KOICA, EDCF 규모, 지원 동향 김유준 00:22:26 5강 국제개발협력과 ODA (3) 국제개발협력, 성과, 과제 국제개발협력, 하나님 나라, 공평, 정의 김유준 00:32:41 6강 국제개발협력의 역사 및 최근 이슈 (1) 국제개발협력, 태동 국제개발협력, 도약, 정체 김장생 00:24:26 7강 국제개발협력의 역사 및 최근 이슈 (2) 국제개발협력, 위기 UN, MDGs, SDGs 김장생 00:21:09 8강 국제개발협력의 역사 및 최근 이슈 (3) 원조, 효과성, 효과적 개발협력 개발재원, 민간, 정부 김장생 00:21:57 9강 KOICA 사업유형 및 참여방안 KOICA, 사업유형, 참여방안 진로탐색, 해외봉사단, WFK 김유준 00:29:15 10강 국제개발협력과 사회적 가치 인권, 노동권, 안전 사회적약자 배려 환경, 성평등, 민주적 의사결정 정미현 00:33:29       총 분량 04:17:54   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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1

Professor

HEE JIN KIM

Learning Period

06-01-2022 ~ 12-31-2022

Course Introduction

[학습목표] In this course, the update clinical anatomy of the masticatory system related to the botulinum toxin injection procedures will be introduced.   [교수자 소개] Yonsei University College of Dentistry Department of Oral Biology Prof. Kim, Hee-Jin   [커리큘럼]                                        Title                                                                       Topic            Instructor Update clinical anatomy of the masticatory system for botulinum toxin injections 1 Update advanced clinical anatomy of the masseter, temporalis, and salivary glands for botulinum toxin injection procedures will be presented by each indication. And the ultrasonographic anatomy of the face will be demonstrated.            Kim, Hee-Jin Update clinical anatomy of the masticatory system for botulinum toxin injections 2   본 강좌는 연세대학교 치과대학에서 주관하고 있습니다. *연세대학교 소속 교직원(인턴, 레지던트 포함)의 경우 직번으로 로그인하신 후 수강신청 하시기 바랍니다.

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5

Professor

JUNG TAEK SEO

Learning Period

06-01-2022 ~ 12-31-2022

Course Introduction

[학습목표] 본 강좌는 치과의사가 자주 처방하는 진통제 및 항생제의 처방 가이드와 임상 적용을 소개하고, 치과에 내원하는 허혈성 심장질환자가 흔히 복용하는 아스피린에 대한 약리학적 특성을 소개합니다.   [교수자 소개] 연세대학교 치과대학 구강생물학교실 서정택 교수   [커리큘럼]                    제  목                                       강 좌 내 용      연 자 1. 치과에서 항생제 선택 치과에서 주로 처방되는 항생제의 종류 및 임상에서의 처방 가이드를 제시     서정택 2. 치과에서 진통제 선택 치과에서 주로 처방되는 비아편계 진통제(NSAIDs 및 아세트아미노펜)의 종류 및 임상에서의 처방 가이드를 제시 3. 아스피린의 항혈전작용 혈전생성을 억제함으로써 허혈성 심혈관질환 예방을 위해 흔히 사용되는 아스피린의 작용기전, 약리학적 특성, 부작용, 약물상호작용에 대해 소개   본 강좌는 연세대학교 치과대학에서 주관하고 있습니다. *연세대학교 소속 교직원(인턴, 레지던트 포함)의 경우 직번으로 로그인하신 후 수강신청 하시기 바랍니다.

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13

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

06-01-2022 ~ 07-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 통계학 개론을 강의하는 내용이며, 실습 툴로는 파이썬을 활용하는 것임. 핵심은 파이썬과 통계학을 아주 쉽게 전달하여 누구나 이해할 수 있는 통계학 수업이라는 것에 있음.   [강좌 목적] 현대에서는 데이터를 분석하여 경영 의사결정에 활용할 수 있는 능력이 필수화 되어가고 있는 상황이다. 이에 빅데이터 분석 툴로 각광받고 있는 파이썬에 대한 학습수요가 많아지고, 특히 데이터분석의 기초라고 할 수 있는 통계학 학습수요가 증대하고 있다. 이에 본 강좌에서는 아주 쉽게 전달하는 파이썬을 활용한 통계학 강의를 제공하여 업무에 적용할 수 있는 분석 능력을 갖추는 것을 목적으로 한다.   [교수자 소개] 연세대학교 응용통계학과 김현중 교수   [상세 커리큘럼]   주제명 차시명 키워드 콘텐츠 분량 1 파이썬 알기 1-1. 파이썬 실습환경 Colab 소개 파이썬, Colab 22 분 1-2. 파이썬 기본 문법과 연산 산술 연산자 등 17 분 1-3. 파이썬 자료형 숫자형 자료형 등 24 분 2 파이썬 익히기 2-1. 파일 읽고 쓰기 디렉토리 설정 20 분 2-2. 파이썬 라이브러리 패키지 21 분 3 데이터 이해하기 3-1. 모집단과 표본 모수, 통계량 15 분 3-2. 표본 추출 방법 랜덤, 층화추출 15 분 3-3. 변수와 데이터 수치형, 범주형 25 분 4 데이터 그래픽 탐색1 4-1. 수치형 데이터 그래픽 탐색 히스토그램 15 분 4-2. 범주형 데이터 그래픽 탐색 파이차트, 바차트 16 분 5 데이터 그래픽 탐색2 5-1. 다변량 수치형 데이터 그래픽 탐색 산점도 15 분 5-2. 다변량 범주형 데이터 그래픽 탐색 다변량바차트 21 분 5-3 추가 그래픽 기술 혼합 그래프 15 분 6 데이터 수치요약1 6-1. 중심위치 평균, 중앙값 33 분 6-2. 변동성 측도 분산, 표준편차 22 분 6-3. 상대위치 측도와 상자그림 분위수, 사분위수 20 분 7 데이터 전처리 7-1. 이상치 탐지 Quterlier 19 분 7-2. 결측치 대체 방안 Imputation 18 분 8 상관 분석 8-1. 공분산과 상관계수 상관계수 33 분 8-2. 상관관계 의미 상관계수 13 분 9 단순선형회귀 분석 9-1. 단순선형회귀분석 상관분석과 차이 34 분 9-2. 단순선형회귀분석 실습 파이썬 실습 19 분 9-3. 단순선형회귀분석 해석 기울기,유의성,R2 28 분 9-4. 단순선형회귀분석 예측 predict함수 12 분 10 다중선형회귀 분석 10-1. 다중선형회귀분석 소개 P-value, R2 32 분 10-2. 다중선형회귀분석 실습 1 파이썬 실습 17 분 10-3. 다중선형회귀분석 실습 2 파이썬 실습 33 분 10-4. 변수선택 방법 후진제거법 22 분 10-5. 변수선택 방법 실습 파이썬 실습 15 분       총 분량: 10시간   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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12

Professor

Shin Cho

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 글로벌 경영 트렌드이자 거스를 수 없는 대세가 된 ESG. 과연 우리는 ESG에 대해 얼마나 알고 있을까? 연세대 교수진과 다양한 분야의 전문가들이 알려주는 All about ESG!! 이들과 함께 ESG의 모든 면면을 파헤쳐 본다.   [강좌 목적] 산업 전방위로 퍼지고 있는 ESG 경영 트렌드. 그런데 과연 우리는 ESG에 대해 어디까지, 그리고 제대로 알고 있는 것일까? ESG와 관련된 여러 이슈들을 전문가들과 함께 알아보면서 ESG에 대한 이해도를 높이고 실제 경영 현장에서 적용할 수 있는 힌트를 얻어본다.   [교수자 소개] 조신(연세대학교 정보대학원 교수) 윤세미(연세대학교 UIC 교수) 류영재(서스틴베스트 대표) 이호영(연세대학교 경영대 교수) 김정태(MYSC 대표) 김종대(인하대학교 경영대 교수) 곽주영(연세대학교 경영대 교수) 신진영(연세대학교 경영대 교수) 유승권(이노소셜랩 이사) 김동재(연세대학교 국제학대학원 교수)   [상세커리큘럼]   주제명 세부주제명 강의자 강의자 소속 콘텐츠 분량 1 ESG 개요 ESG의 정의와 특징 조신 연세대학교 정보대학원 교수 15분 내외 ESG 등장 배경 ESG와 연관 개념과의 비교 2 지속가능발전과 ESG 지속가능발전 개념 및 UN SDGs 소개 윤세미 연세대학교 UIC 교수 15분 내외 Multi-stakeholder partnership: 기업과 UN SDGs 달성 Towards holistic reporting: ESG와 SDG의 접점 3 ESG 투자의 이해 ESG 투자 동향 류영재 서스틴베스트 대표 15분 내외 ESG 투자 전략 최근 자본시장의 변화 4 ESG 정보공시 및 평가 ESG 정보공시의 중요성 이호영 연세대학교 경영대 교수 15분 내외 ESG 정보공시 관련 국내외 현황 공시 기준 표준화 동향 및 전망 5 임팩트 투자의 이해 임팩트 투자: 정의와 특징 김정태 MYSC 대표 15분 내외 임팩트 투자와 ESG 임팩트 투자 동향 및 사례 6 환경 문제 환경 문제 개관 김종대 인하대학교 경영대 교수 15분 내외 탄소중립 달성 노력: 정부, 기업, 투자자 향후 전망과 과제 7 사회 문제 사회 문제 개관 곽주영 연세대학교 경영대 교수 15분 내외 국제 공급망과 인권 문제 기타 사회 이슈 8 기업지배구조 문제 지배구조 문제 개관 신진영 연세대학교 경영대 교수 15분 내외 스튜어드십/주주관여와 ESG 경영 활성화 이사회 강화와 지배구조 개선 9 ESG 경영 모범 사례 ESG 경영 개관 유승권 이노소셜랩 이사 15분 내외 ESG 경영 Best Practice 소개 Best Practice로부터의 시사점 10 ESG 경영 전략 ESG 경영의 본질에 대한 이해 김동재 연세대학교 국제학대학원 교수 15분 내외 ESG 투자와 ESG 경영의 연결 고리 ESG 경영 전략의 핵심과 실행     총 분량 약 3시간      문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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8

Professor

Haesook Park

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 영화를 보며 유럽 문화를 배우는 시간입니다. 유럽의 역사와 미술사, 문학사, 건축사 등을 관련된 영화를 보며 일반인들도 쉽고 재미있게 배우며 교양을 쌓을 수 있는 시간입니다.   [강좌 목적]   문화 예술을 인문학과 결합하여 깊이 있는 내용을 일반일들도 알기 쉽게 설명하고 또 관련된 영화의 장면들을 보면서 보다 생생하게 유럽 문화를 배울 수 있게 하는 것이 이 강의의 목적입니다. 일반일들이 문화 예술과 관련된 지식을 통해 인문학적 관심을 갖게 하여 삶이 좀 더 윤택해질 것입니다. 강의실 안에서의 인문학이 아니라 좀 더 대중과 소통하는 인문학이 될 필요가 있습니다.   [교수자 소개] 박혜숙 (연세대학교 불어불문학과 강사, 연세대학교 인문학 연구원 전임 연구원, 유럽 사회문화 연구소 전임연구원)   [상세커리큘럼]   주제명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1 미노아 문명부터 로마제국까지 문명의 발상 로마제국 박혜숙 00:22:21 2 게르만 민족 대이동부터 백년전쟁까지  게르만족 대이동 백년전쟁  박혜숙 00:23:42 3 동로마제국 멸망부터 콜럼버스 해로발견까지 동로마 멸망 콜럼버스  박혜숙 00:26:42 4 중세 대학의 발생과 루터의 종교 개혁 중세 대학 루터의 종교개혁  박혜숙 00:27:19 5 두 여왕 이야기: 엘리자베스 1세와 카트린느 드 메디치  카트린느 드 메디치  엘리자베스 성바르텔레미 대학살 박혜숙 00:36:07 6 베르사이유 시대와 두 철학자 이야기 루이 14세  데카르트  파스칼 박혜숙 00:36:41 7 18세기 로코코와 계몽주의 그리고 대혁명 로코코 프랑스 대혁명 당통 박혜숙 00:21:40 8 윌버포스와 링컨 노예제를 폐지하다! 윌버포스 링컨 박혜숙 00:35:06 9 벨에포크 시대와 프로이트의 정신분석학 프로이트 벨 에포크 박혜숙 00:31:02 10 마침내 본질을 떠나 실존으로 실존주의 사르트르 보부아르 박혜숙 00:29:16       총 분량 04:39:58   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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-

Professor

Eun Kook Suh,

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 우리는 왜 행복을 느낄까? 행복은 우리에게 어떤 영향을 끼칠까? 과학이라는 렌즈로 들여다보아야만 알 수 있는 행복의 실체에 대해 ‘행복학’의 대가와 함께 알아본다.   [강좌 목적] 하루가 다르게 변하는 세상 속에서 행복에 대한 생각, 그리고 강의는 크게 변하지 않고 있다. 그렇다고 행복에 대한 연구가 이뤄지지 않고 있는 것도 아니다. 행복에 대한 최신 연구와 새로운 시각을 통해 행복에 대해 다시 한 번 생각해보고 행복해질 수 있는 방법을 모색해 본다.   [교수자 소개] 서은국 (연세대학교 심리학과 교수) 김민식 (연세대학교 심리학과 교수) 한소원 (서울대학교 심리학과 교수) 이화령 (연세대학교 심리학과 박사과정) 주경철 (서울대학교 서양사학과 교수) Dacher Keltner (Univ. of California, Berkeley) Richard Lucas (Michigan State University) Shigehiro Oishi (Univ. of Virginia)     [상세커리큘럼]   주제명 강의자 강의자 소속 콘텐츠 분량 1 행복은 좋은 경험의 빈도다 서은국 연세대학교 심리학과 교수 15분 내외 2 행복 스트레스에서 벗어나기 서은국 연세대학교 심리학과 교수 15분 내외 3 어떤 사람이 행복한가? 서은국 연세대학교 심리학과 교수 15분 내외 4 왜 덴마크는 행복한가? 서은국 연세대학교 심리학과 교수 15분 내외 5 기억이 행복을 만났을 때 김민식 연세대학교 심리학과 교수 15분 내외 6 뇌를 춤추고 노래하게 하라 한소원 서울대학교 심리학과 교수 15분 내외 7 한국인 13,824 하루에 담긴 행복 이화령 연세대학교 심리학과 박사과정 15분 내외 8 행복에 대한 생각은 시대에 따라 변한다 주경철 서울대학교 서양사학과 교수 15분 내외 9 지속가능한 행복 Dacher Keltner Univ. of California, Berkeley 15분 내외 10 과연 행복은 변하는가? Richard Lucas Michigan State University 15분 내외 11 심리적으로 풍요로운 삶 Shigehiro Oishi Univ. of Virginia 15분 내외       총 분량 약 3시간        문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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1

Professor

Moo Kyoung Song

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 화성학은 모든 음악가가 2~4학기 간 배워야 하는 음악대학 필수 교과목으로 악곡의 구조와 구성을 이해하기 위해 음악의 구성요소 즉 화음, 화성, 성부진행 등을 공부합니다. 이 중 <화성학1>에서는 음정, 음계, 화음 등에 대한 기초 이론에서 시작하여 종지, 화성구문론, 비화성음까지의 화성학의 핵심 내용을 다룹니다.   [강좌 목적] 화성학은 본교는 물론 타 대학 및 임용고시 예술고등학교 등에서 요구되는 필수교과로 교수자의 교수 능력과 교재에 따라 그 학습 효과가 판이합니다. 교수자는 이미 대학 교육 현장에서 널리 사용되고 있는 스테디셀러 화성학 교재 <연주자를 위한 조성음악분석1>과 <간추린 성부진행>의 저자로 교재의 효율성과 집필 의도를 살린 세련된 영상에서 학습자 친화적으로 구성된 친절하고 또 명료한 강의를 제공합니다.   [상세 커리큘럼]    주제명 세부주제 분량(분) 1 화성학 OT 1. 화성학 OT 27분 59초 2 기초 악전 1. 기보법 25분 52초 2. 음이름 29분 56초 3 리듬 1. 음표와 리듬 26분 47초 2. 박과 박자 28분 49초 3. 리듬 퀴즈 22분 50초 4 음정[1] 1. 음정의 정의와 측정 25분 43초 2. 반음계적 음정 27분 2초 5 음정[2] 1. 협화/불협화 음정, 전위 23분 11초 2. 음정 퀴즈 29분 26초 6 음계[1] 1. 음계의 정의와 장음계 24분 15초 2. 단음계 세 종류 23분 28초 7 음계[2] 1. 장음계와 단음계 26분 29초 2. 음도와 기능상 명칭 25분 5초 8 조와 조표 1. 조와 조표1 26분 20초 2. 조와 조표2 18분 46초 3. 조와 조표: Quiz 7 19분 34초 9 3화음 1. 3화음 1 20분 47초 2. 3화음 2 25분 43초 10 7화음 1. 7화음의 정의와 구성 18분 43초 2. 7화음의 전위 21분 22초 11 종지 1. 종지의 정의와 역할 26분 59초 2. 종지의 종류 19분 3초 12 화성구문론 : 3화음의 연결 1. 화성구문론과 화음의 기능 12분 49초 2. 화성구문론은 어떻게 나타날까? 28분 26초 13 비화성음(1) 1. 비화성음의 정의 20분 38초 2. 비화성음의 종류[1] 29분 19초 14 비화성음(2) 1. 비화성음의 종류[2] 26분 11초 2. 악곡에서 비화성음: 분석실습 19분 41초 15 악곡분석 1. 분석의 목표 19분 52초 2. 악곡분석 사례 15분 27초       총 분량: 12시간 16분 32초   [교수자 소개] 송무경 교수   연세대학교에서 작곡을 공부하고 미국 University of Texas at Austin에서 음악이론으로 석사와 박사학위를 받았다. 2005년부터 연세대학교 음악대학 작곡과 교수로 재직하면서 『연주자를 위한 조성음악분석 1&2』에서 시작, 중·고등학교 교과서 『음악』(미래엔), 『새롭게 배우는 음악이론』, 『음악논문작성법: 음악분석에서 글쓰기까지』, 『간추린 성부진행: 화성학의 길잡이』, 『대중음악과 클래식: 이야기로 듣다』, 『후기낭만화성: 이론과 적용』을 저술하였다. 2009년부터 한국서양음악학회 편집위원과 위원장, 2012년부터는 한국서양음악이론학회 회장직을 수행 중이다. 근래에는 음악과 의미, 영화음악분석, 음악연주학으로 연구 분야를 확장하고 있다.   강좌 관련 문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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2

Professor

Bo Kyoung Lee, Donha Park, Eungbin KIm, Gwang-Su Yu, Hak Chol Kim, Hyunjung Yang, Kang-Shik Choi,, Kim Soojeong, Seok Min Hong, Soo Chul Chang, Yerim Kim

Learning Period

06-01-2022 ~ 08-31-2022

Course Introduction

[강좌 요약] - 주제: 제4차 산업혁명과 팬데믹의 시대에 생존을 넘어 번영을 이루는 교양의 힘 - 취지: 급속한 과학기술 혁명, 그리고 그 혁명이 낳은 부작용으로서 팬데믹이라는 역설 속에 살아가는 시민들에게 우리 시대를 읽고 이해하며 나아가 삶의 번영을 위한 시민 교양을 제공하려 함.   [강좌 목적] 4차 산업혁명에 관한 이야기는 이제 학계나 언론계는 물론이고 굵직한 정치인들의 토론에 서도 주요 정책 의제로 떠오를 만큼 하나의 대세적 현실 담론으로 자리 잡았다. 4차 산업 혁명이란 초연결성(Hyper-Connected), 초지능(Hyper-Intelligent)을 구현한 기술, 곧 사물인터넷(IoT), 클라우드 같은 정보통신기술(ICT), 빅데이터, 인공지능 등의 과학기술을 통해 야기된 대규모의 사회변혁을 일컫는다. 이 혁명적인 변화로 디지털, 물리, 생물 세계의 경계가 무너지면서 초지능, 초연결, 초융합의 시대가 도래하고 있다. 이런 변화의 흐름은 인간의 새로운 정의와 정체성을 질문하는 트랜스·포스트 휴머니즘이라는 새로운 시대를 열고 있다. 르네상스적 전통 휴머니즘이 세속화라는 새로운 사회변화에 부응하고 더 나아가 이를 선도할 수 있는 인간의 능력과 자질을 일신하려는 운동이었다면, 오늘날의 과학기술 시대가 요청하는 포스트휴머니즘 역시 인간, 사회, 자연에 대한 인식의 재정립을 요구하고 있다. 전방위적 변화의 물결은 교육계에까지 도달하여 과학기술의 변화가 ‘지식의 빅뱅’, 대학 입학생 수와 전공-직업 일치율 급감, 새로운 직업들의 출현과 맞물려 직업생태계의 변화를 초래하고 있다. 현실의 급변하는 상황은 많은 사회 종사자들이 전공에 따른 전문역량을 초월한 다양한 기초 문해 능력, 인지적·감성적 역량, 인성 자질 등을 갖출 것을 요구하고 있다. 이렇게 새로이 요청되고 있는 인간성(humanity)의 재인식 능력 및 새로운 생애역량의 제공이야말로 대학뿐만 아니라 일반 사회에서도 갖추어야 할 소양이라 말할 수 있다. 본 강연 시리즈는 강연 수강자들이 이러한 변화에 대한 신속하고 능동적인 대응을 하고 이를 적극적으로 활용하고 주도할 수 있도록 도움을 주고자 한다. 기존의 4차 산업혁명에 대한 학문적 담론과 연구를 바탕으로 삼아 강연 참여자들이 다음 범주의 소양을 배양하는 데에 본 강연이 기여하고자 한다. 첫째, (사회)과학 문해력이다. (사회)과학을 도구 혹은 수단으로 이해하는 것을 넘어서서 (사회)과학 일반의 본질과 성격, 나아가 구체적인 과학·기술이 가져올 결과를 예측하고 그것의 결과를 가늠하는 능력을 (사회)과학 문해력이라고 할 수 있다. 이것은 (사회)과학에 관한 지식 및 그것과 더불어 상상하는 상상력을 포함한다. 본 강연 시리즈의 화학, 진화, 질병, 미생물, 경제학 등에 대한 강연들이 이에 해당한다. 둘째, 협력과 토의의 소통 기술이다. 현재와 미래에는 디지털, 물리학, 생물학, 생태계 분야는 하나의 과학·기술 시스템이 되어 한 분야의 전문가가 다른 분야와 긴밀하게 협력하고 토의해야 한다. 이를 위해서 서로 다른 분야가 경계와 각자의 논리 구조를 추상화하고 구조화하는 능력이 필수적이다. 이것은 기존의 의사소통 능력과는 또 다른 차원의 소통을 위한 구조화 및 추상화 능력이라고 할 수 있다. 바이러스의 구조를 밝히는 수학, 공생, 감영병 시대의 슬기, 재난과 인간의 마음 등 융합 성격이 큰 주제들이 관련된 강연이라 할 수 있다. 셋째, 가치와 윤리 판단력이다. 디지털, 물리학, 생물학, 생태계 분야의 과학·기술들은 전혀 예상치 못한 윤리적 문제들을 낳고 있다. 그것들을 판단할 공통의 가치와 그 합의에 이르는 윤리적 기초가 무엇인지는 아직 명확한 합의에 이르지 못하였다. 근본적인 판단 기준, 즉 인간관이 흔들리고 있기 때문이다. 기존의 인간중심주의 혹은 휴머니즘을 유지할 것인지, 아니면 포스트 휴머니즘, 그 가운데서도 어떤 조류가 적합할 것인지, 그것도 아니면 ‘인간’을 새롭게 정의해야 하는지에 관한 통합적 이해가 필요하다. 또 기존의 황금률이나 인권, 평등, 자유, 정의 등의 개념이 재조정되어야 하는지에 관한 논의가 요구된다. 이런 상황에서 특정 인간관을 일방적으로 주입하기보다 다각도에서 인간을 성찰할 수 있게 하는 교육이 요구된다. 안정적인 가치관이 붕괴된 시점에서 판단의 주체는 역시 성찰하는 개인일 수밖에 없다. 본 강연 시리즈에서 우리시대의 인문학, 홍길동전을 둘러싼 불편한 시선들, 선동의 논리 구조와 감정 등이 이와 관련되어 있다.   [교수자 소개] 김수정 (연세대학교 학부대학 교수) 김예림 (연세대학교 학부대학 교수) 김응빈 (연세대학교 생명시스템대학 교수) 김동규 (연세대학교 교양교육연구소 박사) 김학철 (연세대학교 학부대학 교수) 박돈하 (연세대학교 학부대학 교수) 홍석민 (연세대학교 학부대학 교수) 양현정 (연세대학교 학부대학 교수) 유광수 (연세대학교 학부대학 교수) 이보경 (연세대학교 학부대학 교수) 장수철 (연세대학교 학부대학 교수) 최강식 (연세대학교 상경대학 교수)   <상세 커리큘럼>   주제명 차시명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1 바이러스의 구조를 밝히는 수학 바이러스의 구조를 밝히는 수학 나선형, 정이십면체형, 복합형, 외막형/유사정이십면체형 바이러스, 캡시드, 캡소머, 오량체, 육량체, 오일러의 다면체 정리/바이러스 타일링, 군론, 정이십면체 대칭군 김수정 34분 36초 2 우리시대의 인문학 현대문명에 대한 총체적 질문 인간에 대한 성찰, 현대문명에 대한 총체적 질문 김예림 52분 46초 3 공생, 감염병 시대의 슬기 운명적 만남과 숙명적 공생 공생, 면역, 예술 김응빈/김동규 1시간 4분 7초 4 선동의 논리 구조와 감정 감정에 기반한 선동으로 짜여진 가짜 뉴스 선동, 감정 김학철 32분 51초 5 전염병, 그 저항의 역사 역병과 함께 한 인류의 과거와 현재, 미래 질병, 전염병, 면역, 백신 박돈하 40분 41초 6 알렉스 헤일리는 왜 西아프리카로 갔을까? 컬럼부스의 교환과 천연두, 홍역, 노예무역 신대륙 발견, 플랜테이션/컬럼부스의 교환, 천연두, 홍역, 노예무역 홍석민 48분 20초 7 재난과 인간의 마음 재난에 대한 심리학적 이해, 마음의 상처 외상, 외상후 스트레스장애, 기억, 탄력성 양현정 32분 58초 8 <홍길동전>을 둘러싼 불편한 시선들 홍길동은 영웅인가 도적인가? 고전, 현대사회, 교훈 유광수 31분 42초 9 분자의 예술 : 약의 설계에서 사용까지 천연성분의 약, 자연모방과 합성약 제조 경험, 지혜/자연, 인간/컴퓨터, 수학 이보경 56분 19초 10 진화로 보는 팬데믹 진화의 정의와 의미, 팬데믹의 진화적 이해 진화, 구체성 장수철 35분 17초 11 4차 산업혁명과 일자리의 미래 산업혁명의 특성, 미래 직업 세계의 이해 - 최강식 45분 39초     총 콘텐츠 분량 7시간 55분 16초   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)  

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