Professor

sunil, 신수정

Learning Period

04-03-2023 ~ 04-03-2024

Course Introduction

[강좌 개요] 연세대학교 치과대학 보존과학교실에서 근관치료학을 담당하는 교수들이 치과대학생을 포함한 치과의사들에게 꼭 알리고 싶은 근관치료의 최신 경향과 원칙에 대해서 강의를 준비하였습니다. 최신 근관치료학의 흐름과 여러 가지 근거에 기반한 근관치료학 강의로 구성하여 근관치료학의 경향과 술식을 정리하는데 도움을 주고자 합니다.   [강좌의 목적] 근관치료학의 최신 술식과 그 이론을 체계적으로 고찰해 볼 수 있다. 보다 전문적인 치료를 진행하는데 도움이 되도록 한다. 단편적인 유행이나 기술에 치우치지 않고 근관치료의 큰 흐름을 파악할 수 있다.   [교수자 소개] 연세대학교 치과대학 보존과학교실 신수정 교수 연세대학교 치과대학 보존과학교실 김선일 교수   *수강신청일로부터 90일동안 수강 가능       [Intro 영상]     본 강좌는 연세대학교 치과대학에서 주관하고 있습니다. *연세대학교 소속 교직원(인턴, 레지던트 포함)의 경우 직번으로 로그인하신 후 수강신청 하시기 바랍니다.

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Kim Keun Su, KIM KWANPYO, Park Seong Chan, Yoo Hwidong

Learning Period

03-09-2023 ~ 02-29-2024

Course Introduction

물리학, 우주의 시공간과 물질의 구성과 작동원리?   본 강좌는 현대물리학이 다루는 엄청나게 넓은 영역의 자연 현상에 대한 호기심을 채워줄 10개의 강의가 [기초 물리학]으로 준비되었습니다. 연세대학교 물리학과 교수님들의 생생한 목소리로 물리학의 중요 개념을 배워볼 수 있는 흥미로운 시간이 될 것입니다. 물리학에 관심이 있는 여러분 모두 강의에 초대합니다.     물리학의 중요한 개념을 이해하고, 이를 토대로 보다 심도 깊은 물리학의 세계로 뛰어들고 싶은 호기심을 불러일으키는 강의를 목표로 하였습니다. 물리학이 만들어진 고전물리학으로부터 원자물리학, 고체물리학, 입자물리학을 포함한 현대물리학의 최신 성과까지 소개합니다.       문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr) / 02-2123-4201 ~ 4205

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71

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Kim Hyunjoong

Learning Period

03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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3

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Kim Hyunjoong

Learning Period

03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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2

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Kim Hyunjoong

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03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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Kim Hyunjoong

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03-06-2023 ~ 04-28-2023

Course Introduction

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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1

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Learning Period

03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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Kim Hyunjoong

Learning Period

03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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-

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Learning Period

03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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Professor

Kim Hyunjoong

Learning Period

03-06-2023 ~ 04-28-2023

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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21

Professor

Kim Shiho

Learning Period

03-02-2023 ~ 02-29-2024

Course Introduction

AutoSAR란 무엇인가?   Adaptive AutoSAR는 현재 미래차 분야에서 가장 필수적인 기술로 여겨지고 있습니다.   본 강좌에서는 자율주행과 전기자동차의 최첨단 자동차의 SW를 개발 방법을 소개합니다. 그 중, 가장 필수적인 기술인 AutoSAR의 개요와 Adaptive AutoSAR 플랫폼 소개하고, Adaptive AutoSAR을 이용한 차량 SW 가상화 및 개발 방법을 소개합니다.   구분 과목명 교수자 내용 강의시간 1 AutoSAR 김시호 AutoSAR Platform과 차량용 SW 개발 방법 소개 1시간 2 AutoSAR Application AutoSAR Application 개발 방법 소개 45분 3 Adaptive AutoSAR Adaptive AutoSAR 플랫폼과 차량 SW 개발 1시간 50분 교수자 소개: 인공지능융합대학 자동차융합공학협동과정 주임교수/인공지능융합대학 IT 융합공학과 김시호 교수 관련문의: 인공지능융합대학 IT 융합공학과 (032-749-5810) email: dltj0425@yonsei.ac.kr

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30

Professor

Lee Zoon Ky

Learning Period

03-02-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

AI 기자가 기사를 작성하고 AI 면접관이 면접을 보는 시대, 인공지능으로의 대변환은 이미 시작됐다!   4차 산업혁명의 핵심 기술로 꼽히는 AI. 많은 기업들이 AI를 기업 운영에 도입하려 하는 이유입니다. 그런데 우리는 AI를 어디까지 이해하고 있을까요? 어떻게 하면 AI를 기업 운영에 잘 이용할 수 있을지, 그 방법을 제대로 고민하고 있을까요? AI. 이제는 기술로만 접근하는 것이 아니라 본격적으로 비즈니스 현장에서 활용할 수 있는 방법을 고민할 시점입니다.     AI시대 진정한 경쟁력을 갖추려면 무엇이 필요할까요? 바로 ‘인공지능과의 경쟁’이 아닌 ‘인공지능과 협업’할 수 있는 능력이 필요합니다. 인간과 인공지능이 ‘적절히’ 협력해 최상의 결과를 도출해낼 줄 알아야 하는 것! 그렇다면 이상적인 협업 방법은 무엇일까요? 본 강좌에서는 국내 최고 디지털 전략 전문가인 연세대학교 이준기 교수가 제시하는 협업의 이상적 모델을 통해 인공지능 시대에 걸맞은 경쟁력을 갖추는 길을 확인해 드립니다.   ? ‘당신을 위한 AI 활용법’ 강좌를 준비하게 된 배경, 기획의도를 간략히 말씀해 주세요. ? 인공지능은 벌써 우리 생활에 깊숙하게 들어와 있고 향후에도 전 분야에 걸쳐 다양하게 응용될 것입니다. 기업에서는 앞으로 인공지능을 이용한 다양한 애플리케이션을 개발하게 될 텐데, 좋은 시스템을 개발하기 위해서는 인공지능이 무엇이고 인간이 이것을 어떻게 사용하는가 하는 이해가 필요합니다. ? 지금까지의 인공지능 관련 책이나 강의 대부분이 인공지능의 시스템(작동 원리, 새로운 알고리즘)에 대해 주로 다뤄 왔다면, ‘당신을 위한 AI 활용법’에서는 인공지능의 활용을 위한 조직, 기업 프로세스, 개인의 의사결정 측면에서 도움이 되는 내용 등을 준비했습니다. 기업과 기관의 실무자뿐만 아니라 관리자, 인공지능을 활용한 비즈니스를 계획하고 있는 모든 분들께 도움이 될 것이라 생각합니다.   ? 인공지능의 정확한 의미는 무엇인지, 또 이번 LearnUs 강좌를 통해서 들려주시고자 하는 인공지능의 개념이 궁금합니다! ? 1950년대부터 시작된 인공지능의 연구는 그동안 여러 가지 변천을 겪어 왔습니다. 2016년 이세돌과의 바둑 대결로 잘 알려진 ‘알파고’로 대표되는 최근의 인공지능은 데이터 기반 인공지능으로서 마치 인간이 귀납적으로 패턴을 판단하는 것처럼 여러 사례(데이터)를 통해 기계 스스로가 패턴을 발견하고 답을 찾아가는 방식입니다.  ?이 방식은 디지털화로 인해 우리 일상의 많은 부분이 데이터로 생성됨에 따라 인간이 기존에 프로세싱할 수 없는 데이터의 패턴을 찾는다는 점에서 그 장점이 있을 수 있습니다. 하지만 이 시스템은 귀납적 패턴 인식이므로 학습을 위한 데이터의 종류와 양에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 이번 LearnUs 강좌에서는 이런 점을 강조하려는 것입니다.   ? 인공지능을 공부하고자 하는 학생들에게 당부하고 싶은 말씀이 있나요? ? 현재 진행되고 있는 인공지능의 연구에는 여러 가지 갈래가 있습니다. 대부분의 학생들이 인공지능의 개발 또는 분석에 초점을 맞추고 있는데 이것이 본인의 기존 전공이나 향후 나아갈 방향과 맞는다면 좋은 시도가 될 것입니다. 하지만 이미 많은 기업에서 인공지능과 관련된 시스템을 개발하고 또 사람들이 이것을 활용하게 되면서 인공지능의 활용에 대한 이슈 또한 개발이나 분석만큼 중요한 문제로 여겨지고 있습니다. 인공지능의 활용에 대한 이슈는 조금 더 경영, 심리, 윤리, 법률의 분야와 닿아 있습니다. 이러한 분야에 관심이 있는 분들께 본 강의가 많은 도움이 되리라고 생각합니다.   LearnUs 시그니처 강좌 ‘당신을 위한 AI 활용법’은 총 10개의 강의로 구성돼 있으며, 인공지능의 강점과 약점을 잘 이해하고, 인공지능과의 효율적인 협업을 통해 비즈니스를 확장하고 업무 능력을 향상시키고자 하는 이들에게 유용한 기회가 될 수 있습니다!         [연세소식, 이달의 강의] https://www.yonsei.ac.kr/ocx/news.jsp?mode=view&ar_seq=20230126233227636075&sr_volume=633&list_mode=list&sr_site=S&pager.offset=0&sr_cates=20220304105837931087   문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr) / 02-2123-4201 ~ 4205

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LearnUs 추진팀

Learning Period

02-17-2023 ~ 08-31-2024

Course Introduction

당신의 미래를 결정할 디지털 세상의 마지막 퍼즐!     앞으로 10년, 당신의 미래를 좌우할 3세대 웹 혁명이 시작되었다!   퍼스널 컴퓨터의 등장, 스마트폰과 소셜미디어가 일으킨 혁명, 그다음은? 1980년대 후반에 웹 1.0 혁명은 우리에게 개인용 컴퓨터와 소프트웨어를 선물했고, 세상은 빠르게 변화했습니다. 그로부터 20년 후 스마트폰이 등장한 다음 우리 일상은 얼마나 달라졌나요? 구글, 애플, 아마존, 페이스북 등 웹 2.0의 물결에 올라탄 기업들이 S&P 500의 순위를 갈아 치웠습니다. 그로부터 또다시 15년이 지난 지금, 전문가들은 3세대 디지털 혁명이 도래했다고 입을 모읍니다. 3세대 웹이라 불리는 웹 3.0의 시작점, 바로 지금입니다.     메타버스와 NFT, 블록체인과 AI… 이제 웹 3.0의 실체에 접근할 때!   2022년, 3차 초연결 혁명의 시작점! 안개 속에 가려진 미래 디지털 세계를 눈앞에 생생하게! 우리는 달라질 세상을 미리 대비해야 합니다. 지금 이 순간, 3차 디지털 혁명의 시작점에 선 여러분의 주위를 둘러보세요. 세상의 판이 바뀔 때, 바뀐 세상의 실체를 빨리 그리는 사람만이 나의 자산과 일자리를 지키고 가치를 확장해나가며 미래 주도권을 쥘 수 있습니다. 자욱한 안개 속에 가려져 손에 잡히지 않는 웹 3.0 세계를 생생하게 당신 눈앞에 그려줄 기회, 〈슈퍼 웹 2023〉이 지금 시작됩니다.     변화에 더 가까이! 국내 최고 8명의 전문가   8명의 국내 최고 테크 전문가들, 경제 전문가들을 김미경 대표가 직접 인터뷰하고 끌어나가며 우리 삶에 밀착한 정보만 쏙쏙 쉽고 빠르게 들려드립니다. 교양공대의 서막을 연 정지훈 교수, 웹 3.0 시대를 통찰하는 알서포트 신동형 팀장, 국내 최고의 사이버 보안 전문가 김승주 교수, 《메타버스 비긴즈》 이승환 저자, 탈중앙화와 커뮤니티의 관계를 설명할 에리카강 대표, 《웹 3.0 레볼루션》 윤준탁 저자, 미래 경제 생태계를 꿰뚫는 이신혜 교수, 그리고 새로운 시대의 법적 안전망을 제시할 권헌영 교수까지. 낯선 웹 3.0 세계가 8주 동안 생생하게 눈앞에 펼쳐집니다.      문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr) / 02-2123-4201 ~ 4205

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Kim Hyunjoong

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02-16-2023 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 현대사회에서 발생하는 빅데이터를 분석하는 것이 왜 중요한 것인지를 설명하고, 이를 분석하기 위한 학문에 대한 개괄적인 안내를 하여, 데이터사이언스를 통해 기업 및 개인의 미래 경쟁력을 제고하도록 하고자 합니다.   [교수진 소개] 연세대학교 상경대학 응용통계학과 김현중 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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Kim Sang Min

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02-15-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

  가상 세계를 넘어 현실 세계와 연결되는 메타버스?   끊임없이 새로운 것들이 생겨나고 관심을 끌다가 저물어가는 세상. 어떤 것들은 자연스럽게 소멸되기도 하고, 어떤 것들은 우리의 삶을 바꾸기도 하고, 어떤 것들은 시대를 바꾸기도 합니다. 사람들의 취향을 선도하는 유행이 되거나 그보다 깊게 생활 속에 파고든 트렌드가 되거나 혹은 더 나아가 지금까지의 흐름과는 전혀 다른 새로운 패러다임으로 세상을 바꿔 버리기도 합니다.   최근 몇 년 사이 급격히 진행된 디지털 전환(Digital Transformation)과 함께 사회 전반에 ‘메타버스(Metaverse)’에 대한 관심이 대단히 뜨거워졌습니다. 방송, 인터넷, 책, 강연, 문화와 교육 현장에서 모두가 메타버스를 이야기하고 있습니다. ‘이 시대의 가장 뜨거운 화두가 무엇인가?’라는 질문에 ‘메타버스’는 단연코 가장 먼저 등장하는 주인공임에 틀림없습니다. 모두가 앞다퉈 메타버스를 말하고 있지만 아직은 ‘초기 진행형’이기에 그 개념을 학문적으로 규정하긴 어려운 상태입니다. 이에 런어스는 주목받는 주제이지만 이해하기 어려운 메타버스의 개념에 대한 통찰을 제공하고 관련 기술들이 어떻게 현장에서 활용되고 있는지까지 자세하게 소개하는 런어스 시그니처 강좌 ‘Click! 메타버스’를 기획하였고 지금 여러분들에게 소개해 드립니다.     ? ‘가공, 추상’을 뜻하는 그리스어 메타(Meta)와 ‘현실 세계’를 뜻하는 유니버스(Universe)의 합성어라거나 하는 단편적인 뜻을 넘어서, 도대체 메타버스란 무엇인가요? ? 메타버스라는 용어는 1992년, 닐 스티븐슨의 소설에서 가장 처음으로 사용됐습니다. 오늘날의 메타버스는 소설에서처럼 현실 세계와 가상 세계가 동떨어진 것이 아닌, 현실 세계와 상호작용하는 3차원의 가상 세계라고 생각하시면 될 것 같습니다. 즉, 현실의 요소와 가상의 요소가 융합돼 새로운 가치 창출이 이뤄지는 디지털 공간입니다. ? 메타버스는 나의 아바타를 통해 이 인터넷 장소로 들어간 개념이라고 생각하시면 될 것 같습니다. 나의 아바타는 사이트에서 사이트, 서비스에서 서비스로 자유롭게 이동하며 진화된 인터넷 세상에서 맞춤화된 브라우징 경험을 하게 될 것입니다. 이것을 우리는 현재 웹 2.0의 시대 다음으로 오게 될 지능형 웹인 웹 3.0의 시대라고도 합니다.   ? 메타버스, 잠깐의 트렌드일까요? 패러다임의 변화가 될까요?  ? 메타버스라는 용어는 잠시의 버즈워드일수도 있겠지요, 하지만 우리의 삶이 가상 세계와 점차적으로 연결되는 것은 사실입니다. 가상 세계의 규모는 계속적으로 확장되고 있고 우리 현실 세계에 많은 영향을 끼치고 있습니다. 우리가 하루 동안 스마트폰을 붙잡고 있는 시간만을 생각해 보더라도 우리의 일상은 가상의 공간으로 많이 넘어가 있습니다.  ? 하지만 완벽한 메타버스의 세계가 구현 가능하더라도 지속적인 참여가 없다면 의미가 없을 것입니다. 이를 위해 크리에이터인 동시에 공유자, 그리고 소비자인 참여자의 새로운 가치 창출이 지속돼야 할 것입니다. 현재 글로벌 테크 기업들은 메타버스 생태계를 구축하기 위해 많은 투자와 개발을 하고 있습니다. 게임과 엔터테인먼트 산업 중심으로 시작된 메타버스는 제조, 건설, 의료, 유통, 교육 등 모든 산업으로 확산되고 있습니다. 앞으로 다가올 진정한 메타버스의 세계를 위해서는 아직 발전돼야 할 기술, 논의돼야 할 이슈 그리고 해결돼야 할 과제들이 많이 있습니다.    ? 런어스 시그니처 ‘Click! 메타버스’는 어떤 방향에 집중해서 강좌를 구성하셨나요? 이 강의를 들으면 어떤 지식들을 얻을 수 있고, 현업에 계신 분들은 비즈니스 현장에서 어떤 아이디어로 접목이 가능할까요? ? 런어스 시그니처 강좌 ‘Click! 메타버스’는 메타버스가 무엇인지에 대한 정의를 내린다기보다는 학계 그리고 업계 전문가들을 모셔 현재 메타버스 관련 기술이 실질적으로 어떻게 활용되고 있고 이를 잘 성장시키기 위해 어떠한 요소가 필요한지 그리고 이에 대한 전망을 어떻게 내다보고 있는지에 대한 논의로 이뤄져 있습니다. 이 강좌를 통해서 메타버스와 관련된 총체적인 시각과 지식을 얻을 수 있을 것이라 생각합니다.       [연세소식, LearnUs 이달의 강의]  https://www.yonsei.ac.kr/ocx/news.jsp?mode=view&ar_seq=20220422125743171048&sr_volume=631&list_mode=list&sr_site=S&pager.offset=0&sr_cates=20220304105837931087   [런어스 유튜브, 미래를 위한 인사이트가 궁금해??]  https://www.youtube.com/watch?v=RTqwV5Oif6E   문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr) / 02-2123-4201 ~ 4205

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Professor

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

Learning Period

02-14-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

기독교 정신에 입각해서 바라보는 인공지능!?   본 강좌는 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. 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.     문의 :  연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)            연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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-

Professor

Kim Hyunjoong

Learning Period

02-14-2023 ~ 04-30-2024

Course Introduction

통계학 개념과 코딩 능력이 필수인 시대, 이제는 파이썬 프로젝트를 시작해야 할 때!   제4차 산업혁명이 빠르게 진행되면서 데이터의 중요성은 점점 더 강조되고 데이터를 분석하여 경영 의사결정에 활용할 수 있는 능력이 필수화 되어가고 있는 상황입니다. 많은 기업에서는 데이터를 보관하기 위한 센터를 짓고 다룰 수 있는 인재를 고용하고 있으며 대표적으로 '네이버'는 첫 번째 데이터 센터인 '각'을 시작으로 두 번째 센터를 짓고 있는 중입니다.  빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터를 총 포함하는 대규모 데이터를 일컫습니다. 이러한 빅데이터를 다룰 수 있는 것이 바로 '개발 언어'입니다. 데이터 분석의 기초라고 할 수 있는 통계학의 중요성 또한 나날이 증가하고 있는 지금! 우리가 배워야 할 것은 무엇일까요? '개발자'는 현재 가장 수요가 많은 직군 중 하나이죠? 프로그래밍을 하기 위해서는 우선 개발 언어를 알아야 합니다. C언어, 자바(JAVA), 스위프트(SWIFT) 등 그 목적과 용도에 따라 다양하게 존재합니다. 그중에서도 파이썬(PYTHON)은 오랫동안 사랑받아온 프로그래밍 언어입니다. 활용도가 좋으면서도 사용하기 단순하고, 편리하다는 장점 덕분입니다. 진입장벽도 낮아 배경지식이 없는 초보자도 쉽게 배울 수 있어 입문하기 좋은데요.  런어스(LearnUs)에서는 빅데이터 툴로 각광받고 있는 파이썬과 통계학에 대해 알아볼 수 있는 강좌를 제공합니다.?   본 강좌는 통계학 개론을 강의하는 내용이며, 실습 툴로는 파이썬을 활용하는 것입니다. 핵심은 파이썬과 통계학을 아주 쉽게 전달하여 누구나 이해할 수 있는 통계학 수업이며, 아주 쉽게 전달하는 파이썬을 활용한 통계학 강의를 제공하여 업무에 적용할 수 있는 분석 능력을 갖추는 것이 목적입니다.       문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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5

Professor

Park Noseong, Uh Youngjung, Yeo Jinyoung

Learning Period

02-13-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

초정보화 시대의 최신 인공지능 연구동향!   시간이 갈수록 시대는 빠르게 변화하고 있습니다. 그만큼 기술은 진보하고 정보는 흘러 넘치고 있는데요. 1차 산업혁명이 시작된 지 불과 300년 밖에 지나지 않았지만 우리는 벌써 4차 산업혁명의 시대를 살아가고 있습니다. 초연결, 초지능, 초융합으로 대표되는 정보통신기술의 융합으로 이뤄진 차세대 산업혁명, 4차 산업혁명 시대! 어떠한 변화가 있을까요?    수많은 발전 속에서 특히 인공지능은 그 기술의 발전 속도가 눈부시게 증가하고 있어서 최신기술 동향이 날로 변하고 있습니다. 본 강좌에서는 컴퓨터비전/자연어처리/빅데이터분석 분야의 핵심 기술들을 선정하여 해당 분야에서의 동향과 기본지식을 전달하고 인공지능의 큰 축을 이루는 컴퓨터비전/자연어처리/빅데이터분석의 최신 기술 연구 동향에 대해서 강의합니다.     [주제별 강좌 안내] 본 강좌는 아래와 같이 주제별 강좌를 수강하실 수 있습니다.각 강좌의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. 최신 인공지능 연구동향_Big Data Analysis: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235262&group=1 최신 인공지능 연구동향_Computer Vision: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235263&group=1 최신 인공지능 연구동향_AI 전문과정 자연어처리: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235264&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)         연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Yeo Jinyoung

Learning Period

02-13-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

초정보화 시대의 최신 인공지능 연구동향!   시간이 갈수록 시대는 빠르게 변화하고 있습니다. 그만큼 기술은 진보하고 정보는 흘러 넘치고 있는데요. 1차 산업혁명이 시작된 지 불과 300년 밖에 지나지 않았지만 우리는 벌써 4차 산업혁명의 시대를 살아가고 있습니다. 초연결, 초지능, 초융합으로 대표되는 정보통신기술의 융합으로 이뤄진 차세대 산업혁명, 4차 산업혁명 시대! 어떠한 변화가 있을까요?     수많은 발전 속에서 특히 인공지능은 그 기술의 발전 속도가 눈부시게 증가하고 있어서 최신기술 동향이 날로 변하고 있습니다. 본 강좌에서는 자연어처리 분야의 핵심 기술들을 선정하여 해당 분야에서의 동향과 기본지식을 전달하고 인공지능의 큰 축을 이루는 자연어처리의 최신 기술 연구 동향에 대해서 강의합니다.     본 강좌는 풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 주제별 강좌입니다.풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.   풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235261&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Park Noseong

Learning Period

02-13-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

초정보화 시대의 최신 인공지능 연구동향!   시간이 갈수록 시대는 빠르게 변화하고 있습니다. 그만큼 기술은 진보하고 정보는 흘러 넘치고 있는데요. 1차 산업혁명이 시작된 지 불과 300년 밖에 지나지 않았지만 우리는 벌써 4차 산업혁명의 시대를 살아가고 있습니다. 초연결, 초지능, 초융합으로 대표되는 정보통신기술의 융합으로 이뤄진 차세대 산업혁명, 4차 산업혁명 시대! 어떠한 변화가 있을까요?   수많은 발전 속에서 특히 인공지능은 그 기술의 발전 속도가 눈부시게 증가하고 있어서 최신기술 동향이 날로 변하고 있습니다. 본 강좌에서는 빅데이터분석 분야의 핵심 기술들을 선정하여 해당 분야에서의 동향과 기본지식을 전달하고 인공지능의 큰 축을 이루는 빅데이터분석의 최신 기술 연구 동향에 대해서 강의합니다.     본 강좌는 풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 주제별 강좌입니다.풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.   풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235261&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Professor

Uh Youngjung

Learning Period

02-13-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

초정보화 시대의 최신 인공지능 연구동향!   시간이 갈수록 시대는 빠르게 변화하고 있습니다. 그만큼 기술은 진보하고 정보는 흘러 넘치고 있는데요. 1차 산업혁명이 시작된 지 불과 300년 밖에 지나지 않았지만 우리는 벌써 4차 산업혁명의 시대를 살아가고 있습니다. 초연결, 초지능, 초융합으로 대표되는 정보통신기술의 융합으로 이뤄진 차세대 산업혁명, 4차 산업혁명 시대! 어떠한 변화가 있을까요?     수많은 발전 속에서 특히 인공지능은 그 기술의 발전 속도가 눈부시게 증가하고 있어서 최신기술 동향이 날로 변하고 있습니다. 본 강좌에서는 컴퓨터비전 분야의 핵심 기술들을 선정하여 해당 분야에서의 동향과 기본지식을 전달하고 인공지능의 큰 축을 이루는 컴퓨터비전의 최신 기술 연구 동향에 대해서 강의합니다.     본 강좌는 풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 주제별 강좌입니다.풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.   풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235261&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Professor

Han, Gunhee

Learning Period

02-12-2023 ~ 07-05-2023

Course Introduction

전자회로, 10시간이면 완전 정복이 가능하다??‍♂️   전기 전자 공학 관련 학과라면 반드시 알아야 하는 전자 회로! 런어스에서는 10시간이면 충분히 배울 수 있습니다! 회로의 해석 및 설계는 수학, 신호, 통신, 제어 등 많은 과목과 선후 관계가 얽혀 있어 학부 재학시절에 전공과목으로 수강하였다고 하더라도 기본적인 개념들을 명료하게 이해하고 그들 간의 연관관계를 통찰하기 어렵습니다. 본 강좌는 반도체 관련 산업에서 기획, 개발, 생산, 평가, 응용, 판매에 종사하는 관련학과 졸업자들에게 필요한 개념을 재정립하고 관점과 시야을 넓혀줌으로써 업무역량을 향상해 드립니다. ? 전기 전자공학 관련 학과에서 반도체 설계 분야 학부 2~4학년 및 대학원 기초 과목으로 다루는 핵심 개념들을 학습할 수 있습니다.? 반도체 관련 사업에서 기획 및 개발/생산 및 평가/응용 및 판매에 종사하는 관련 학과 졸업자들이 업무에 필요한 개념을 재정립할 수 있습니다. 반도체 관련 산업에 관심 있거나, 관련 학과를 나왔지만 다시 한 번 개념을 재정립하고 업무 역량을 향상하고 싶다면? 놓치지 말고 단 10시간 만에 지식을 채워보세요?       [문의] 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)                 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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6

Professor

Chung Jong-Moon

Learning Period

02-10-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

4차 산업혁명 기술과 미래 시스템을 알아보다!   스페셜리스트보다 제너럴리스트, 산업들의 종합적 이해도가 높은 인재의 필요성 우리의 산업은 지속적으로 발전해 왔으며, 특히 코로나19 이후 큰 변화를 겪었습니다. 그 중 디지털 산업의 성장 속도가 빨라지면서 새로운 세상을 맞이하게 되었습니다. 게다가 시대와 산업이 변화함에 따라 이에 맞는 인재를 찾는 방법 또한 변화하게 되었습니다. 과거에는 아날로그 산업과 경영이 주를 이루었지만 근대에 들어서는 산업 간 경계가 확실히 구분되는 건 물론 각 산업 군들이 결합 및 복합 문화를 이루면서 다양한 기술 시도가 이어지고 있습니다. 여기에 디지털이 주를 이루며 4차 산업혁명이 성장하면서 각 산업 군들의 영향은 커지고 있습니다. 이제는 하나의 도구만을 활용해 생산만을 높이는데 주력하는 것이 아닌 기술과 아이디어의 결합 등과 같은 복합문화를 선도하는 산업 간의 연계를 통해 새로운 시장을 형성해야만 성공이 가능해 졌습니다.     4차 산업을 배우고 시대를 선도하자! 인력이 재산이 된 이유도 바로 이 때문이랍니다. 기존에는 각 산업의 전문가가 리더의 역할을 했다면 더 이상 한 분야의 전문가만을 선호하지는 않습니다. 다채로운 기술을 가지고 있거나, 응용할 수 있는 산업 군의 경험을 가지는 등 기존과는 다른 리더십과 경험을 요구하고 있습니다. 즉 스페셜리스트 보다 제너럴리스트의 시대가 도래했습니다. 종합적인 이해도를 바탕으로 조직을 이끌어갈 수 있는 "전략적" 리더십을 가진 인재가 무엇보다 필요해 진 것입니다 [4차 산업혁명 기술들과 미래 시스템] 강좌에서 함께 디지털 산업혁명 시대를 맞이한 현대사회에 어떤 인재상이 필요한지 알아보는건 어떨까요?         본 강좌는 <준비된 인재에게 기회가 열린다: 창의융복합 인재 양성 과정> 풀강좌의 주제별 강좌입니다.*주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.  풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235236&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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